为什么Chainer批处理规范化在mnist_nn中不能很好地工作

Chainer批处理规范化在mnist_nn中不能很好地工作的原因可能是由于以下几个方面：

1. 数据集规模较小：mnist_nn是指使用Chainer框架进行手写数字识别的任务，而MNIST数据集是一个相对较小的数据集。批处理规范化（Batch Normalization）通常在大规模数据集上表现更好，因为它可以通过对每个小批量数据进行归一化来减少内部协变量偏移，提高模型的训练效果。在小规模数据集上，由于数据分布的相对稀疏性，批处理规范化可能无法发挥其优势。
2. 网络结构不适合批处理规范化：Chainer框架中的mnist_nn网络结构可能不适合批处理规范化。批处理规范化通常用于深层神经网络中，而mnist_nn可能是一个相对较浅的网络结构。在较浅的网络中，批处理规范化可能会引入额外的噪声，导致模型性能下降。
3. 参数设置不合理：批处理规范化的性能还受到其参数设置的影响。例如，批处理规范化中的批量大小、学习率等参数需要进行合理的调整。如果参数设置不当，可能会导致批处理规范化无法很好地工作。

针对以上问题，可以尝试以下改进措施：

1. 增加数据集规模：尝试使用更大规模的数据集进行训练，例如使用更复杂的手写数字识别数据集，以便更好地发挥批处理规范化的优势。
2. 调整网络结构：尝试使用更深层的网络结构，以适应批处理规范化的特性。可以尝试增加网络的层数或者使用更复杂的网络模型。
3. 调整参数设置：对批处理规范化的参数进行调优，例如调整批量大小、学习率等参数，以找到最佳的参数组合。

需要注意的是，以上改进措施仅供参考，具体的改进方法需要根据实际情况进行调整和尝试。另外，由于要求不能提及特定的云计算品牌商，无法给出腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。