基础算法：BN与LN算法区别

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BN算法有一个很大的缺点：在比较大的batchsize情况下，才可以合理的估计训练数据的均值和方差，这导致内存很可能不够用，同时也很难运用在训练数据长度不同的RNN模型中。

原因：因为BN算法在计算的过程中方差和均值是在一个batch上的，所以如果太小就没有说明性。

LN算法有一个优势，不需要批训练，在单条数据内部就能归一化。

对于数据x∈ℝN×××，LN对每个样本的C，H，W维度上的数据求均值和标准差，保留N维度

=1CHWc=1Ch=1=1h

=1CHWc=1Ch=1=1(h−)2+∈

LN中同层神经元输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差；

BN中则针对不同神经元输入计算均值和方差，同一个batch中的输入拥有相同的均值和方差。 所以，LN不依赖于batch的大小和输入sequence的深度，因此可以用于batchsize为1和RNN中对边长的输入sequence的normalize操作。