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层归一化(Layer Normalization) vs 批量归一化(Batch Normalization)

层归一化和批量归一化都是 归一化方法,目的是让训练更稳定、收敛更快,但应用场景和工作方式大不相同。

名称一句话解释
BatchNorm同一通道、不同样本之间 做归一化,适合图像任务,依赖 Batch Size。
LayerNorm每个样本自身所有特征维度 做归一化,适合序列任务,不依赖 Batch Size。

📦 一、Batch Normalization(批量归一化)

🔧 原理:

在每一层的激活输出上,对同一通道的所有样本进行归一化。

公式(在训练时):
[

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