在Lasagne框架中，批量归一化可以通过lasagne.layers.batch_norm函数来实现。这个函数接受一个输入层作为参数，并返回一个批量归一化层。在神经网络的每个隐藏层之后添加批量归一化层可以帮助加速收敛和提高模型的泛化能力。
批量归一化的实现原理是在每个mini-batch中对输入数据进行归一化处理，即对每个特征维度进行归一化。具体来说，对于每一个特征维度，批量归一化会计算该维度上的均值和标准差，并使用这些统计量对该维度上的数据进行归一化处理。
在Lasagne框架中，批量归一化层的参数包括input_layer（输入层）、axes（需要进行归一化的轴）、epsilon（用于避免除以零的小数值）等。通过调用lasagne.layers.get_output函数可以获取批量归一化层的输出。
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