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Batch Norm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。
但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，Batch Norm的表现并不好，加入了Batch Norm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。
以下是我对这一现象的个人看法，并不严格，还需继续检验。
首先，以图像超分辨率来说，网络输出的图像在色彩、对比度、亮度上要求和输入一致，改变的仅仅是分辨率和一些细节，而Batch Norm，对图像来说类似于一种对比度的拉伸，任何图像经过Batch Norm后，其色彩的分布都会被归一化，也就是说，它破坏了图像原本的对比度信息，所以Batch Norm的加入反而影响了网络输出的质量。虽然Batch Norm中的scale和shift参数可以抵消归一化的效果，但这样就增加了训练的难度和时间，还不如直接不用。不过有一类网络结构可以用，那就是残差网络（Residual Net），但也仅仅是在residual block当中使用，比如SRResNet，就是一个用于图像超分辨率的残差网络。为什么这类网络可以使用Batch Norm呢？我个人理解是，因为图像的对比度信息可以通过skip connection直接传递，所以也就不必担心Batch Norm的破坏了。
基于这种想法，也可以从另外一种角度解释Batch Norm为何在图像分类任务上如此有效。图像分类不需要保留图像的对比度信息，利用图像的结构信息就可以完成分类，所以，将图像都通过Batch Norm进行归一化，反而降低了训练难度，甚至一些不明显的结构，在Batch Norm后也会被凸显出来（对比度被拉开了）。
而对于照片风格转移，为何可以用Batch Norm呢？原因在于，风格化后的图像，其色彩、对比度、亮度均和原图像无关，而只与风格图像有关，原图像只有结构信息被表现到了最后生成的图像中。因此，在照片风格转移的网络中使用Batch Norm或者Instance Norm也就不奇怪了，而且，Instance Norm是比Batch Norm更直接的对单幅图像进行的归一化操作，连scale和shift都没有。
说得更广泛一些，Batch Norm会忽略图像像素（或者特征）之间的绝对差异（因为均值归零，方差归一），而只考虑相对差异，所以在不需要绝对差异的任务中（比如分类），有锦上添花的效果。而对于图像超分辨率这种需要利用绝对差异的任务，Batch Norm只会添乱。