简单理解批归一化操作，只简单解释帮助理解，不严格阐述

如图所示，当我们得到某个矩阵中，要进行卷积的时候，某一个值1000非常之大，这样就会导致卷积的时候掩盖掉其他值较小的特征，我们对其进行归一化操作，使得其他特征也能被学到，平衡各个特征被学到的可能性，由左边矩阵计算后得到右边，这样使得四个像素点的特征更加均衡

那么如何进行计算平衡这四个值都可以被学习到呢？计算每一列的均值 μ 和标准差 σ，然后使用公式逐个计算：这里的x就是上述矩阵中的各个值