在深度学习中，使用Batch Normalization的主要目的是？ A. 增加模型的复杂性 B. 稳定训练过程 C. 减少训练数据量 D. 提高模型的非线性 答案解析 Batch Normalization的主要目的是通过归一化每一层的输入，稳定训练过程，加速收敛，减少梯度问题的发生。正确答案是B。选项A和D与Batch Normalization的目的不符，选项C则是错误的理解。 正确答案：B