layernorm与batchnorm使用的区别

LayerNorm和BatchNorm都是用来解决深度神经网络层之间的协变量转移问题（Covariate Shift），但是它们的应用场景不同。

BatchNorm是在一个batch内对于每个特征维度进行标准化，使得每个特征维度的均值和方差都接近于0和1，从而减少了内部协变量转移的影响。BatchNorm主要用于卷积神经网络中。

而LayerNorm则是在一个样本内对于每个特征维度进行标准化，使得每个特征维度的均值和方差都接近于0和1，从而减少了外部协变量转移的影响。LayerNorm主要用于循环神经网络中。

因此，BatchNorm适合大批量数据的训练，而LayerNorm适合小批量数据或者序列数据的训练。