batch normalization是对每个batch的数据在每一层进行z-score标准化，z-score标准化相当于让数据符合标准正态分布
归一化：
1、把数变为（0，1）之间的小数
主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。
2、把有量纲表达式变为无量纲表达式
归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。
归一化算法有：
1.线性转换
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
２.对数函数转换：
y=log10(x)
３.反余切函数转换
y=atan(x)*2/PI
４.线性也与对数函数结合
式(1)将输入值换算为[-1,1]区间的值，
在输出层用式(2)换算回初始值，其中和分别表示训练样本集中负荷的最大值和最小值。
标准化
数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。
标准化算法有：
1.z-score标准化(或零－均值标准化)（常用）
y=(x-X的平均值)／X的标准差=(x-mean)/std
优点：当X的最大值和最小值未知，或孤立点左右了最大－最小规范化时，该方法有用
2.最小－最大规范化(线性变换)
y=( (x-MinValue) / (MaxValue-MinValue) )(new_MaxValue-new_MinValue)+new_minValue
３.小数定标规范化：通过移动X的小数位置来进行规范化
y= x/10的j次方 (其中,j使得Max(|y|) <1的最小整数
４.对数Logistic模式：
新数据=1/（1+e^(-原数据)）
５.模糊量化模式：
新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/（极大值-极小值）*（X-（极大值-极小值）/2） ] X为原数据