记录关于批量归一化的理解，如有出入还请批评指正。
一、批量归一化层主要作用在以下两种情况：
- 全连接层和卷积层的输出上，同时要在激活函数之前
- 还可以是全连接层和卷积层的输入上
二、关于“批量归一化对于全连接层时，是作用在特征维；对于卷积层，是作用在通道维”的理解：
全连接层：这里的“特征维”指的是全连接层输出的每一个特征（或称神经元输出）。全连接层的输出可以被视为一个向量，其中每个元素对应一个特征值。例如，如果全连接层的输出维度是100，则该层会产生一个长度为100的向量，每个元素代表一个不同的特征。
在批量归一化过程中，针对每个训练批次（batch）的数据，会对这100个特征分别进行比如均值为0，方差为1的操作。
卷积层：对于卷积层而言，比如输入是批量大小×通道数×高×宽，那么批量归一化是针对每一个像素点而言的，全部的像素点个数也就是批量大小×高×宽，全部加起来做平均（第一个样本的第一个通道内的高×宽个像素，加上第二个样本的第一个通道，...，第N个样本的第一个通道，得到第一个和）。简单理解看下面的例子：
