在训练模型时，我们经常会对数据进行归一化，甚至在隐藏层中也加入归一化。这样做的主要目的是为了加快模型收敛速度。
假设特征在经过卷积层后没有经过归一化的数据如下图分布（xx表示数据点），用sigmoid函数作为激活函数。那么在不经过归一化的时候数据所在的分布会使sigmoid的函数值接近0，这样会导致出现梯度消失的情况。
假设在对经过卷积层的数据进行归一化后，数据分布如下图所示，分布会处在中间状态，sigmoid的函数值会取到比较大的值（相对于0）。这样便会加快模型的收敛速度。
但是，我们一般并不是简单的对数据进行归一化，即让数据表现一个正态分布，如果简单地把数据进行标准化，那么就会改变原始数据的分布状态，这不利于神经网络学习原始数据的分布状态，所以在对数据进行标准化后（x-u/方差），会对标准化后的结果在进行处理。
假设标准化后的结果是x，那么再对x进行处理
z = γ * x + β
为什么要多加两个可学习的参数呢，如下图
左边为没有对x再进行处理，右边为对x再进行处理
对x再进行处理可以使x可贴近原始数据的分布，而不会单纯地让数据分布集中地处于中间那一部分。
另外，如果数据集中地处于中间那一部分，那么sigmoid中间那一部分也可以看成线性函数了，这样也弱化了加激活函数的作用。激活函数本身就是想增强网络的非线性能力。
以上处于个人理解，如果有错误欢迎指正。
