LSTM 加入LN效果

LN（Layer Normalization）是一种与BN类似的神经网络层，它的作用也是使输入数据的分布更加稳定，从而加速模型的训练和提高模型的精度。相比于BN层，LN层在处理循环神经网络等动态序列数据时表现更加稳定，因此在LSTM模型中使用LN层可能会取得更好的效果。

在LSTM模型中使用LN层时，需要考虑LN层的位置和超参数的设置。一般来说，将LN层放在LSTM层的输入或者输出之后是比较合适的，因为这样可以保证LSTM层的门控机制和记忆单元不受影响。此外，LN层的超参数也需要进行适当的调整，例如对于不同的数据集和任务，可能需要调整LN层的学习率和正则化强度等超参数。

总之，LSTM模型中使用LN层可能会取得比BN层更好的效果，但具体的效果还需要结合具体的任务和数据集进行评估和调试。