1. 面试官：请解释什么是批量归一化（Batch Normalization），它的作用是什么？

2. 面试官：为什么在深度学习中需要批量归一化？解释其背后的原理和动机。

3. 面试官：批量归一化是如何在深度学习中起作用的？详细解释其在训练过程和推理过程中的作用。

4. 面试官：如何在卷积神经网络中使用批量归一化？它与全连接层中的批量归一化有何不同？

5. 面试官：讨论批量归一化对梯度消失和梯度爆炸的影响。

6. 面试官：解释批量归一化在神经网络训练中的正则化效果。

7. 面试官：讨论批量归一化对神经网络训练速度和收敛性能的影响。

8. 面试官：如果没有批量归一化，会对神经网络训练过程产生什么影响？

9. 面试官：探讨批量归一化对网络结构设计和超参数设置的影响。

10. 面试官：批量归一化的工作原理中是否存在一些局限性？如何解决或缓解这些局限性？