实例归一化和批量归一化

根据提供的引用内容，可以得知实例归一化和批量归一化都是用来提高神经网络训练效果的方法，但是它们的应用场景和方法略有不同。

实例归一化是对每个样本的特征进行归一化处理，即对每个样本的每个特征分别进行归一化，使得每个特征的均值为0，方差为1。实例归一化主要应用于循环神经网络中，因为循环神经网络的每个时间步都需要对输入进行归一化处理。

批量归一化是对每个批次的样本的特征进行归一化处理，即对每个批次的每个特征分别进行归一化，使得每个特征的均值为0，方差为1。批量归一化主要应用于卷积神经网络和全连接神经网络中，因为这些神经网络的每层都需要对输入进行归一化处理。