LayerNorm 其实目前主流的 Normalization 有个通用的公式 其中， 为均值， 为归一化的分母，比如对 LayerNorm 来说他是标准差，对 WeightNorm 来说是 L2 范数。 和 为可学习的参数，可以让模型根据分布 scaling 和 shifting。 有的文献把 叫做 gain, 把 叫做 bias。

Normalization 不管是 Batch Normalization 还是 Layer Normalization， Normalization的目的是为了把输入转化成均值为0方差为1的数据。 换句话说，这里的 Normalization 其实应称为 Standardization （标准化），而不是 Normalization （归一化）。

Normalization这个事得好好掰扯掰扯。 上古时期，网络经常在初始几个iteration之后，loss还没下降就不动，必须得把每一层的gradient与weight的比值打印出来，针对性地调整每一层的初始化才能不崩。

我之前还在用QQ浏览器时在此页面直接用QQ浏览器打开 但其实此时微信并没有将这个文件放在你手机里大佬所说的那个位置，而是放在了一个你访问不了的文件夹里。（推测和那些微信占用手机储存十几个G的聊天文件放在一起，没root访问不了。详情可以看这个视频： 微信占用大量存储空 …

缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization—— Normalizer ()） 1就是常说的z-score归一化，2是min-max归一化。 举个例子来看看它们之间的区别，假设一个数据集包括「身高」和「体重」两个特征，它们都满足正态分布，画出原始数据图像为：

May 16, 2017 · 如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？ 我知道的是：normalization和standardization是降低极端值对模型的影响. 前者是把数据全部转成从0-1；后者是把数据变成均值为… 显示全部 关注者 124

2016， Layer Normalization （没有发表） 用于RNN 2016， Instance Normalization （没有发表，但是经过了实践检验） 用于风格迁移 2016， Weight Normalization （NIPS） 2015， Batch Normalization （ICML） 用于卷积网络ConvNet和图像分类 逐篇看。 。。 总结归纳。 。。 需要时 …

Normalization是一个统计学中的概念，我们可以叫它 归一化或者规范化，它并不是一个完全定义好的数学操作 (如加减乘除)。 它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整，在数据预处理时是非常常见的操作，在网络的中间层如今也很频繁的被使用。 1. 线性归一化

归一化 （normalization，有些文献也称为“正则化”或“规范化”）操作已经被广泛认为是能够提升算法性能的必备操作，该操作将数据“拽”到相同的分布水平。在CV领域，应用最为广泛、甚至说是“标配”的归一化方式为 批归一化 （BatchNormlization，以下简称为“BatchNorm”）。而在NLP领 …

BN 层，全称 Batch Normalization（批规范化），是一种数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前 1。 它的作用是： 加快模型训练时的收敛速度，使得模型训练过程更加稳定，避免梯度消失或爆炸 1 2。