层规范化（Layer Normalization）和正则化（Regularization）

层规范化（Layer Normalization）和正则化（Regularization）是两个不同的概念，尽管它们都在机器学习和深度学习中非常重要，但它们的目的和应用方式有所不同。

1. 层规范化（Layer Normalization）：

   • 层规范化是一种特征缩放技术，用于修改神经网络中层的输入数据。它通过对每个样本的所有特征计算均值和标准差，并使用这些统计数据来规范化每个特征，确保每层的输入分布保持一致。这有助于加速训练过程并提高模型性能，特别是对于循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）模型。
   • 层规范化主要是为了解决内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的问题，使模型训练更加稳定和快速。

2. 正则化（Regularization）：

   • 正则化是一种用来防止模型过拟合的技术。它通过向损失函数添加一个额外的项（如 L1 或 L2 惩罚项）来约束模型的复杂度。这样做可以防止模型在训练数据上过度拟合，从而提高模型在未见数据上的泛化能力。
   • 常见的正则化技术包括 L1 正则化、L2 正则化、dropout 和 early stopping 等。

总结来说，层规范化是为了改善神经网络的训练过程，使其输入数据的分布更加标准化，而正则化是为了减少模型过拟合，提高其泛化能力。两者都是提高深度学习模型性能的重要工具，但用途和实现方式有所区别。