1.BN层的原理和作用？
讲解BN之前，我们需要了解BN是怎么被提出的。在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像上finetune再测试，效果应该不好）。对于神经网络来说，如果每一层的数据分布都不一样，后一层的网络则需要去学习适应前一层的数据分布，这相当于去做了domain的adaptation，无疑增加了训练难度，尤其是网络越来越深的情况。 讲解BN之前，我们需要了解BN是怎
