Batch Normalization可以加速收敛并减少梯度问题的发生，因为它通过对中间层输出进行归一化，可以使得每层输入都处于一个相似的数值范围，从而减少梯度消失和梯度爆炸。A选项学习率衰减有助于稳定训练，B选项权重共享用于模型正则化，D选项数据增强用于提高模型泛化能力。核心考点是理解Batch Normalization的作用。