batchnorm和layernorm的区别

BatchNorm和LayerNorm都是用于神经网络中的归一化技术，但它们的应用场景和计算方式有所不同。

BatchNorm是在每个batch的数据上进行归一化，即对每个batch的数据进行均值和方差的计算，然后将其应用于该batch中的每个样本。BatchNorm适用于深度神经网络中的卷积层和全连接层。

而LayerNorm是在每个样本的特征维度上进行归一化，即对每个样本的特征维度进行均值和方差的计算，然后将其应用于该样本中的每个特征。LayerNorm适用于自然语言处理等序列数据的处理。

因此，BatchNorm和LayerNorm的计算方式和应用场景不同，需要根据具体的任务和数据类型选择合适的归一化方法。