internal covariate shift(ics):训练深度神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每层的输入分布会随着之前层的参数变化而发生变化。所以训练需要更小的学习速度和careful参数初始化，这将减缓训练的速度。
bn的目的就是解决ics
我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。
对于深度网络的训练是一个复杂的过程，只要网络的前面几层发生微小的改变，那么后面几层就会被累积放大下去。一旦网络某一层的输入数据的分布发生改变，那么这一层网络就需要去适应学习这个新的数据分布，所以如果训练过程中，训练数据的分布一直在发生变化，那么将会影响网络的训练速度。
我们知道网络一旦train起来，那么参数就要发生更新，除了输入层的数据外(因为输入层数据，我们已经人为的为每个样本归一化)，后面网络每一层的输入数据分布是一直在发生变化的，因为在训练的时候，前面层训练参数的更新将导致后面层输入数据分布的变化。以网络第二层为例：网络的第二层输入，是由第一层的参数和input计算得到的，而第一层的参数在整个训练过程中一直在变化，因此必然会引起后面每一层输入数据分布的改变。我们把网络中间层在训练过程中，数据分布的改变称之为：“Internal Covariate Shift”。
bn算法就是需要对每层输入进行预处理，但预处理处理的是线性变换的数据，而不是经过激活函数的数据。并且bn算法每次处理的是一个batch的数据，即平均值和标准差都是一个batch的平均和一个batch的标准差。
根据之前我们训练全连接网络的经验，要想让训练能收敛，选择合适的超参数如learning_rate或者参数的初始化非常重要，如果选择的值不合适，很可能无法收敛。当然使用更好的算法如momentum或者adam等可以让算法更容易收敛，但是对于很深的网络依然很难训练。
把某层的输入限制在均值为0方差为1的分布会使网络的表达能力变弱，所以增加两个可学习的参数β、γ对数据进行缩放和平移，这样对BN层进行一些限制的放松。
http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541
http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313
http://geek.csdn.net/news/detail/160906
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