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一、Batchnorm
BatchNorm，一般用于CV任務(wù)，是把一個(gè)batch（N張圖片）中同一通道的特征，將其標(biāo)準(zhǔn)化?？梢岳斫鉃閷?duì)Batch中的所有圖的每一層像素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。
二、Layernorm
LayerNorm，一般用于NLP任務(wù)中，是把batch中的一個(gè)樣本（一個(gè)句子）在當(dāng)前層的所有特征，將其標(biāo)準(zhǔn)化。可以理解為對(duì)一個(gè)句子的整體進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-691308.html
三、總結(jié)
由于二者的所應(yīng)用的任務(wù)不同其特征維度也存在差異，圖像對(duì)比會(huì)產(chǎn)生誤解，在此用文字描述更利于理解。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-691308.html
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