层归一化与批归一化在作用上的比较

层归一化（Layer Normalization）和批归一化（Batch Normalization）都是用于解决神经网络中梯度消失和梯度爆炸问题的方法，但它们在作用上有一些区别。

批归一化是在神经网络的每一层上对批次的数据进行归一化处理。它通过计算批次数据的均值和标准差，将输入数据进行线性变换，使得输出数据满足均值为0，方差为1的正态分布。批归一化可以帮助网络更快地收敛，提高模型的稳定性和泛化能力。

而层归一化是在每一层的特征维度上进行归一化处理。它与批归一化不同之处在于，在计算均值和标准差时，是针对每个样本的同一个特征维度进行计算。这种归一化方式更适用于小批量训练或者单样本推理的场景。

总体来说，批归一化适用于较大的批次数据训练，可以提高模型的收敛速度和稳定性；而层归一化适用于小批量训练或单样本推理，可以更好地处理样本之间的差异。