归一化能够对输入输出进行归一化操作的结构层
一、BatchNormalization
keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-6, weights=None)
将前一层的激活输出按照数据batch进行归一化。
** inputshape: 任意。当把该层作为模型的第一层时，必须使用该参数（是一个整数元组，不包括样本维度）
** outputshape: 同input shape一样。
** 参数**：
epsilon :small float>0，Fuzz parameter。
weights:初始化权值。含有2个numpy arrays的list，其shape是[(input_shape,), (input_shape,)]
** 本小节参考文献**：
Batch Normalization: AcceleratingDeep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
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