BN层

BN原理就是训练时候学习batch样本的均值和标准差，逐batch进行滑动更新，然后根据他们做归一化，结果乘以gamma再加上beta等于输出，gamma和beta就是BN层的待学习参数，等到推断的时候，固定住gamma和beta以及train时候得到的均值和标准差，得到计算结果即可