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在阅读深度学习模型的源码时，常常会遇到一些与批量归一化（Batch Normalization，BN）相关的新参数。这些参数在不同模型中可能会有细微差别，但总体上具有相似的功能。以下是几个值得关注的参数：
epsilon：
为了防止归一化过程中分母出现零的情况（这通常会导致计算结果异常），epsilon作为一个非常小的数值被引入。它的作用是确保分母始终保持一定的值，从而避免除以零的错误。在批量归一化的算法中，epsilon通常会被设置为一个很小的数值，如1e-5。momentum：
批量归一化需要计算加权移动平均数（Moving Average，MA），而momentum参数则是这个加权平均数的权重。在代码实现中，momentum通常被设置为一个接近1的数值（如0.9、0.99或0.999）。它的作用是赋予加权平均数一定的“惯性”，即历史平均值不会被完全替代。use_precise_stats：
在批量归一化的训练过程中，模型会根据当前批次的数据计算均值和方差来进行归一化。但是在测试过程中，由于没有批量数据，模型需要使用预先计算好的滑动平均值（EMA）。这个滑动平均值的计算方式决定了模型的性能。当训练过程中计算的EMA不能很好地估计测试时的均值和方差时，批量归一化可能会失效。因此，use_precise_stats参数被引入，其作用是控制EMA的计算方式。如果lambda值（通常在0.9到0.99之间）过小，最近的批次数据对EMA的影响会过大，导致估计值不准确；如果lambda值过大，则需要更多的迭代才能得到稳定的结果。num_batches_precise：
在使用precise batch norm（精确批归一化）时，模型会根据指定的批量数量（num_batches_precise）来计算测试时的均值和方差。这批量数量也是一个超参数，其选择对模型性能有重要影响。需要注意的是，虽然use_precise_stats和num_batches_precise都是精确批归一化的核心参数，但这种方法并不是主流的选择。因为EMA通常是有效的（当lambda值足够大且模型经过充分训练时），因此大多数情况下直接使用EMA来估计测试时的均值和方差是足够的。
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