caffeLayer 解读：BatchNorm 和 Scale 的解读

• 该层类型为BatchNorm
• 包含目录路径：./include/caffe/layers/batch_norm_layer.hpp
• 运行源代码路径：./src/caffe/layers/batch_norm_layer.cpp
• CUDA GPU运行源代码路径：./src/caffe/layers/batch_norm_layer.cu
• 该层的作用是对批次数据实施归一化处理（Normalization）。

• 层类型为：Scale
• 包含头文件路径为：./include/caffe/layers/scale_layer.hpp
• 运行来源代码路径（CPU）为：./src/caffe/layers/scale_layer.cpp
• 运行来源代码路径（CUDA GPU）为：./src/caffe/layers/scale_layer.cu
• 该层的主要作用为实现比例缩放功能。

为什么BatchNorm要和Scale结合起来使用

首先，在批注论文中这一操作旨在实现以下功能：

1. 对输入数据执行归一化处理：x_{\text{norm}} = \frac{x - \mu}{\sigma}, 其中\mu和\sigma分别表示数据的累积均值与标准差，并且同时包含滑动衰减因子的影响。
   2）通过对归一化后