批量归一化是一种在深度学习中常用的技术，其主要作用包括：

加速训练：批量归一化可以减小训练过程中梯度消失或梯度爆炸的问题，从而加速网络的训练过程。

提高模型泛化能力：批量归一化可以减少模型对输入数据的依赖性，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。

改善梯度传播：批量归一化可以使网络各层的输入分布保持在较小的范围内，有助于梯度传播更加稳定和快速。

适应不同数据分布：批量归一化可以使模型对不同数据分布更加鲁棒，有助于模型在各种数据集上表现更好。

总的来说，批量归一化可以帮助深度学习模型更快更稳定地训练，并提高模型的泛化能力和适应性。