layernorm激活函数作用

Layer normalization（层归一化）是一种常用的激活函数，它的作用是对神经网络中的每个样本进行归一化处理，使得每个样本的输出具有相似的统计特性，从而增强了模型的泛化能力和稳定性。

具体来说，Layer normalization 对每个样本的特征进行归一化处理，而不是对整个批次的特征进行归一化。这意味着在训练过程中，每个样本都有自己的均值和方差，而不是共享整个批次的均值和方差。这种个体归一化的方式有助于减少样本之间的协变量偏移，并且在训练过程中可以更好地适应不同的样本分布。

Layer normalization 的作用主要有以下几点：
1. 减少内部协变量偏移：通过对每个样本进行归一化处理，可以减少神经网络中不同层之间的输入分布差异，从而加速网络的收敛速度。
2. 提高模型的泛化能力：通过减少内部协变量偏移，Layer normalization 增强了模型对输入数据的鲁棒性，提高了模型的泛化能力。
3. 增强模型的稳定性：由于每个样本都有自己的均值和方差，Layer normalization 使得神经网络对输入数据中的噪声和变化更加鲁棒，从而提高了模型的稳定性。

总的来说，Layer normalization 在神经网络中起到了正则化和标准化的作用，能够改善模型的训练效果和稳定性。