谱归一化和批归一化的应用场景有何区别？

谱归一化（Spectral Normalization）和批归一化（Batch Normalization）都是深度学习中用于改善神经网络训练过程的技术，它们的应用场景和目的有所不同。

**批归一化（Batch Normalization, BN）**：
1. **应用场景**：主要用于全连接层和卷积层之间，特别是在处理高维输入数据如图像时。BN的主要目的是解决梯度消失或爆炸的问题，通过标准化每一层的输入值，使其均值接近0，方差接近1。
2. **优点**：加速收敛，提高模型稳定性，尤其在深度网络中效果明显。
3. **适用范围**：广泛应用于各种类型的网络结构，包括ResNet、Inception等。

**谱归一化（Spectral Normalization, SN）**：
1. **应用场景**：通常应用在网络中的权重矩阵上，尤其是自注意力机制（Self-Attention）、生成对抗网络（GANs）以及变分自编码器（VAEs）中，特别是在需要保持某些层的权重矩阵正定性的场合。
2. **目的**：控制某个层的权重矩阵的谱范数（即最大特征值），限制了激活函数对输出的影响，有助于防止过度拟合和模式崩溃。
3. **特点**：相比于BN，SN更关注于单个样本的特性，而不是整个批次。