layer normalization

Layer Normalization (层归一化) 是一种在神经网络中用于解决梯度爆炸和梯度消失问题的技巧。它对每个输入的样本，在神经网络的每一层对其输入进行规范化处理。这种方法通过重新缩放输入数据来缓解输入数据分布的不均匀程度，有助于提高网络的稳定性和效率。