胖胖大海
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BatchNorm与LayerNorm

BatchNorm批量归一化：批量归一化是对一个中间层的单个神经元进行归一化操作。计算第l层网络中每个神经元在Batch大小为N的样本上输出的N个结果，计算每个神经元输出的N个结果的均值和方差，然后使用均值和方差来对这N个输出结果做归一化，所以归一化的维度是在Batch上进行的

LayerNorm层归一化：层归一化是对一个中间层的所有神经元进行归一化。计算第l层网络中的每个神经元在Batch中每个输入样本的输出，对于每个输入样本，计算所有神经元输出结果的均值和方差，使用均值和方差来归一化对于这个输入样本的输出结果，所以归一化的维度以在整个层上进行的

LocalResponseNorm局部响应归一化：

BatchNorm与LayerNorm_第1张图片

区别：层归一化和批量归一化整体上是十分类似的，差别在于归一化的方法不同。对于K个样本的一个Batch集合：

层归一化是对矩阵的每一列进行归一化（也就是在整个层上），批量归一化是对每一行进行归一化（也就是在整个Batch的每个维度上）。

BatchNorm和LayerNorm图解：

假设神经网络的某全连接层有M个神经元，输入Batch大小为N:

BatchNorm与LayerNorm_第2张图片

 

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