layner norm和batch norm

Layernorm和Batchnorm是深度学习中常用的归一化技术，用于加速训练过程和提高模型的泛化能力。

Layernorm（层归一化）是一种在网络的每个隐藏层中进行归一化的方法。它计算每个样本在每个隐藏层上的均值和标准差，并将其转化为零均值和单位方差。这样可以减少隐藏层之间的协变量偏移，提高模型的鲁棒性。

Batchnorm（批归一化）则是在每个批次中进行归一化的方法。它计算每个批次中的均值和标准差，并对整个批次中的样本进行归一化。Batchnorm可以加速训练过程，减少梯度消失问题，并且使得模型对初始参数的选择不敏感。

两种归一化方法都可以提高模型的表现，但在实践中的使用情况有所不同。Layernorm通常应用于自然语言处理领域，因为它对序列长度变化不敏感。而Batchnorm则更常用于图像识别领域，因为它对输入尺寸变化不敏感。

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