caffe加速:合并BatchNorm层和Scale层到Convolution层

Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，可以加速训练收敛。但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响准确度的前提下加速预测时间。