Keras BatchNormalizing不产生预期的输出

Keras是一个开源的深度学习框架，而Batch Normalization是其中的一种常用的正则化技术。它被用于深度神经网络的训练过程中，以解决梯度消失和梯度爆炸的问题，从而提高模型的训练速度和效果。

Batch Normalization通过对每个输入的mini-batch进行标准化处理，使得输入的均值为0，方差为1。这样做的好处是可以加速训练过程，提高模型的收敛速度和泛化能力。Batch Normalization可以应用于网络的任意层，包括卷积层、全连接层等。

Batch Normalization的优势主要体现在以下几个方面：

1. 改善梯度传播：通过将每个输入进行标准化处理，减少了输入数据的变化范围，可以有效缓解梯度消失和梯度爆炸的问题，提高网络的训练稳定性。
2. 加速训练过程：Batch Normalization可以使得每一层的输入都保持在一个较小的范围内，有利于激活函数的反向传播，加快收敛速度。
3. 正则化效果：Batch Normalization在每个mini-batch上计算均值和方差，并通过学习参数进行修正，起到了一定的正则化作用，可以降低模型的过拟合风险。

关于Keras中Batch Normalization的使用，可以使用keras.layers.BatchNormalization函数来添加Batch Normalization层。具体使用方法和参数设置可以参考腾讯云的产品介绍文档：Keras Batch Normalization产品介绍。

需要注意的是，由于题目要求不能提及特定的云计算品牌商，无法给出与腾讯云相关的产品链接。但可以参考腾讯云的产品文档和资源来了解更多关于云计算领域的知识。