批归一化（Batch Normalization，简称BN）层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点：

1. 规范化数据：批归一化可以对每一批数据进行归一化处理，使其均值接近0，方差接近1。这有助于解决内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题，即网络训练过程中，由于每层的参数更新，导致后续层的输入分布发生变化。
2. 加速训练：通过规范化数据，批归一化可以使得网络更容易训练，因为网络不再需要不断适应输入数据分布的变化。这通常会导致更快的收敛速度和更少的训练时间。
3. 允许使用更高的学习率：由于批归一化减少了内部协变量偏移，网络可以更加稳定地训练，因此可以使用更高的学习率。这有助于加速训练过程。
4. 起到一定的正则化效果：批归一化在训练过程中引入了一定的噪声，这有助于防止模型过拟合。这种效果类似于Dropout等正则化技术。
5. 减少了对初始权重的敏感性：由于批归一化能够规范化数据，使得网络对初始权重的选择不那么敏感。这有助于提高模型的鲁棒性。

需要注意的是，尽管批归一化在许多情况下都很有用，但它并不总是必需的。在某些情况下，不使用批归一化也可以获得很好的性能。此外，批归一化也增加了计算量和内存消耗，因此在设计网络时需要权衡这些因素。