layer normalization和batch normalization差别

Layer Normalization（LN）和Batch Normalization（BN）是深度学习中常用的归一化技术，它们的主要区别如下：

1. 归一化的对象不同：BN是对batch中的数据进行归一化，而LN是对每个样本在同一层的所有特征进行归一化。

2. 归一化的位置不同：BN是在神经网络的每层之前进行归一化，而LN是在神经网络的每层之后进行归一化。

3. 计算均值和方差的方式不同：BN是通过对每个batch内的数据计算均值和方差，从而获得归一化参数。而LN是对每个样本在同一层的所有特征计算均值和方差，从而获得归一化参数。

4. 归一化的效果不同：BN主要解决了内部协变量转移（internal covariate shift）问题，即每层输入分布的变化对网络训练造成的影响。而LN则更适用于对于较小的batch size的训练，缓解了梯度消失/爆炸问题，减轻了训练时的过拟合问题。此外，由于它归一化的是每个样本的特征，因此更适用于自然语言处理等序列数据的处理。

综上所述，BN和LN在计算方式、归一化位置和效果等方面存在较大的差异，需要根据具体的应用场景选择合适的归一化方法。