学习Batch Normalization（并包含相应的代码示例）。

简介：
作者及编辑：李中梁 综上所述，先前已强调不应在神经网络中应用dropout层，而是采用Batch Normalization（BN）层以获得更为优化的模型表现。经典学术论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》首次阐述了Batch Normalization的理论基础和实践方法。在towardsdatascience平台上的相关文章《Intuit and Implement: Batch Normalization》则对BN的运作机制进行了更为详尽的解读，并通过在Cifar 100数据集上的实验结果有力地证实了其显著的有效性。以下是本篇文献的完整编译内容，并着重探讨了神经网络在训练过程中所面临的挑战。