在深度学习中，规范化技术是提高模型性能和稳定性的重要手段之一。规范化技术包括批量归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）、组归一化（Group Normalization）等。这些技术可以有效地解决深度神经网络中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，提高模型的收敛速度和准确性。同时，规范化技术还能够增强模型对输入数据的鲁棒性，提高模型的泛化能力。在深度学习的实际应用中，合理选择和使用规范化技术是非常重要的，可以根据具体的任务和数据集来进行调整和优化。