加速收敛，
因为神经网络本质上是学习数据的分布情况，而mini-batch每次都会有不同的分布，也就是说，每次训练的数据都有不同的分布，数据抖动很大，所以权重变化也会很大。而batch norm会将数据归一化，减少不同batch间数据的抖动情况，从而提高训练速度。
我在博客中专门解释过这个问题， 引用如下：
在dropout部分， 我们已经解释过， 之所以dropout可以抑制overfitting, 是因为在训练阶段， 我们引入了 随机性(随机cancel一些Neuron)，减少网络的匹配度, 在测试阶段， 我们去除掉随机性， 并通过期望的方式marginalize随机影响。
在BatchNormalization中， 训练阶段， 我们随机选取了Batch进行Normalization, 并计算running mean等， 在测试阶段， 应用running_mean这些训练参数来进行整体Normalization， 本质上是 在Marginalize训练阶段的随机性。 因此， BatchNormalization也提供了 Regularization的作用， 实际应用中证明， NB在防止过拟合方面确实也有相当好的表现。
这里， 我们应该吸收到， 这一类抑制过拟合的方法有着统一的思想， 即：
在训练阶段引入随机性， 防止过度匹配； 在测试阶段通过求期望等方式在全局去除掉这种随机性， 从而获得确定而准确的结果。
这与 L1/L2等正则项通过直接对 训练参数添加某种惩罚的方法 区别明显。
作者：知乎用户
链接：https://www.zhihu.com/question/275788133/answer/392060881
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Batch Normalization（以下称BN）的主要作用是加快网络的训练速度。
如果硬要说是防止过拟合，可以这样理解：
BN每次的mini-batch的数据都不一样，但是每次的mini-batch的数据都会对moving mean和moving variance产生作用，可以认为是引入了噪声，这就可以认为是进行了data augmentation，而data augmentation被认为是防止过拟合的一种方法。因此，可以认为用BN可以防止过拟合。
但是个人认为对防止过拟合基本没有多大用，还是用来加速网络收敛。
作者：小华仔
链接：https://www.zhihu.com/question/275788133/answer/384198714
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