请解释什么是批归一化（Batch Normalization）层，以及它在神经网络训练中的作用和原理。

回答思路

1. 能准确描述批归一化对每层输入进行归一化并引入可学习参数的过程
2. 能解释其在训练中稳定梯度、加快收敛、缓解内部协变量偏移的作用
3. 能讨论其在推理阶段的处理方式（使用滑动均值与方差）
4. 能说明其对初始化敏感性和正则化效应的影响