LN层相对于BN层的优点

LN层（Layer Normalization）相对于BN层（Batch Normalization）有以下优点：

1. LN层不需要对每个batch内的数据进行统计，因此可以在训练和测试时使用相同的统计量，不会受到batch size大小的影响，而BN层则需要对每个batch内的数据进行统计，因此在测试时需要使用之前训练好的统计量，不同的batch size会导致统计量不同，从而影响模型的性能。

2. LN层的计算相对于BN层是更加简单的，因此计算速度更快，特别是在batch size较小的情况下，LN层的效果更加明显。

3. BN层对于大batch size的情况下能起到较好的正则化作用，但对于小batch size的情况，BN层的效果显著下降。而LN层对于小batch size的情况下效果较好。

4. BN层对于RNN等循环神经网络效果不佳，而LN层在这些网络结构中使用较为广泛。

5. LN层的归一化是针对每个样本的，因此更加适用于对于每个样本的差异性较大的数据集，而BN层是针对每个特征的归一化，因此更加适用于特征之间的差异性较大的数据集。

综上所述，LN层相对于BN层具有更好的适应性和泛化性能，在一些特定的场景下效果更好。