归一化的方法包括 批量归一化 层归一化 权重归一化和局部响应归一化，请说出这四种归一化方法的含义

1. 批量归一化（Batch Normalization，BN）：对每个训练批次中的数据进行归一化，使得每个特征的均值为0，标准差为1，从而加速训练过程，提高模型的泛化能力。

2. 层归一化（Layer Normalization，LN）：对每个样本的同一层特征进行归一化，使得同一层特征的均值为0，标准差为1，从而增强模型的鲁棒性和泛化能力。

3. 权重归一化（Weight Normalization，WN）：对网络中的权重进行归一化，使得每个权重的均值为0，标准差为1，从而加速训练过程，提高模型的泛化能力。

4. 局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN）：对每个样本的不同特征进行归一化，使得每个特征在局部范围内（相邻的特征）与其它特征进行相互抑制，从而增强模型的非线性表达能力。