Batch Normalizationが学習時において、ミニバッチ内のデータ数が極端に少ない（例：1や2）場合に起こる問題はどれか。

Batch Normはミニバッチ内の統計量（平均・分散）を利用して正規化するため、バッチサイズが小さすぎるとその統計量が母集団を代表せず、学習が不安定になる。