层次归一化和批次归一化

层次归一化和批次归一化是在深度神经网络中常用的归一化方法。层次归一化是一种对神经网络中每个隐藏层进行归一化的技术，而批次归一化是一种对每个批次的输入数据进行归一化的技术。

层次归一化（Layer Normalization）是通过计算每个隐藏层的均值和方差，然后将每个隐藏层的输入进行归一化。这种方法可以使得每个隐藏层的输入都具有相似的分布，有助于网络的学习过程。层次归一化相对于批次归一化更适合在循环神经网络等不适合使用批次归一化的情况下使用。例如，在机器翻译任务中使用的Transformer模型就使用了层次归一化来归一化每个编码器和解码器层的输入。

批次归一化（Batch Normalization）是通过计算每个批次的均值和方差，然后将每个批次的输入进行归一化。这种方法可以减少网络中间层之间的协变量漂移（Internal Covariate Shift），有助于网络的训练过程。批次归一化可以加速网络的收敛速度，提高网络的泛化能力，并且对网络的初始参数和学习率相对不敏感。

综上所述，层次归一化和批次归一化是两种常用的神经网络归一化方法。层次归一化适用于循环神经网络等不适合使用批次归一化的场景，而批次归一化适用于大多数深度神经网络。选择使用哪种归一化方法应根据具体的网络结构和任务需求来决定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度学习：批归一化和层归一化Batch Normalization、Layer Normalization](https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/95906888)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [批归一化和层归一化](https://blog.csdn.net/yjw123456/article/details/119177520)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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