在Keras中，批量归一化是一种用于加速深度神经网络训练的技术。它通过在每个训练批次中将输入数据进行归一化处理，使得网络在学习过程中更加稳定和快速。批量归一化的主要作用是使得网络的输入分布稳定，可以减少梯度消失或梯度爆炸的问题，加快网络的收敛速度，提高网络的泛化能力。在Keras中，可以通过在模型中添加BatchNormalization层来实现批量归一化。
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