在聊“二选一”的问题前，我们先介绍下什么是LayerNormalization？什么是BatchNormalization
LayerNormalization（简称LN），是一种在深度学习中使用的规范化技术，由JimmyLeiBa和JamieRyanKiros等人在2016年提出。它的主要目的是帮助神经网络更快、更稳定地收敛。LayerNormalization与其它规范化技术，如BatchNormalization和GroupNormalization，有着相似的目的，但操作方式略有不同。
工作原理：
1.操作对象：LayerNormalization在单个样本的层级上进行操作，而非在批量（Batch）的层级。这意味着它对每个样本独立计算规范化参数（均值和标准差），而不是在整个批量的基础上。
2.计算方式：对于给定的样本，在其所有特征（或通道）上计算均值和标准差。然后，使用这些统计数据来规范化该样本的每个特征。
具体步骤包括：
1.计算均值和标准差。
2.使用计算得到的均值和标准差来规范化每个特征。
3.引入两个可学习的参数：缩放因子（scalefactor）γ和偏移因子（shiftfactor）β。这两个参数允许模型学习规范化数据的最佳表示。
LayerNormalization特别适用于处理序列数据，如自然语言处理（NLP）任务中的文本数据，以及循环神经网络（RNN）。
LayerNormalization在Transformer模型中相较于BatchNormalization具有多个显著优点。
BatchNormalization（简称BN），是另一种在深度学习中广泛使用的规范化技术，尤其在卷积神经网络（CNN）和全连接网络中。它通过规范化层的输入来减少内部协变量偏移，加速深度网络的训练，并且有助于提高模型的稳定性和性能。
1.操作对象：BatchNormalization在批量（Batch）的层级上进行操作，即对整个小批量数据的同一个特征进行归一化。
2.计算方式：计算小批量数据的每个特征的均值和方差，然后利用这些统计数据来规范化该特征的所有数据点。
1.计算小批量数据的均值和方差。
2.使用计算得到的均值和方差来规范化小批量中的每个数据点。
3.同样引入两个可学习的参数：缩放因子γ和偏移因子β，以允许模型学习规范化数据的最佳表示。
BatchNormalization主要适用于批量大小较大的情况，尤其是在图像处理任务中。BN能够有效地减少内部协变量偏移，加速模型的训练过程，并提高模型的泛化能力。
首先，得说说这俩兄弟的计算方式。BN是在一个小批量（batch）的数据上计算均值和方差的，这意味着它依赖于每个批次的数据。而LN呢，它是对每个样本的所有特征进行归一化的，不依赖于批次大小。这就像是，BN需要一帮朋友一起开派对，而LN则是一个人也能玩得很开心。
接下来，我们得聊聊它们应对序列数据的能力。BN因为是在批次上计算的，所以它不太适合处理那些长度不一的序列数据，比如我们说话时的句子，有时候长有时候短。而LN就不同了，它能够很好地处理这种变长序列，因为它不依赖于批次中其他样本的信息，每个样本都是独立的。
再来说说灵活性和稳定性。LN因为是在每个样本上单独归一化的，所以它在处理位置上更加灵活，不会因为批次的变化而影响模型的表现。
最后，我们得提提训练效率和泛化能力。LN因为减少了内部协变量偏移，所以能够帮助模型更快地学习，加速训练过程。同时，LN还能提高模型的泛化能力，因为它让模型不会过分依赖于某些特定的特征，这样在面对新的数据时，模型也能表现得更好。
聊完LN核BN，再来看看Transformer模型特点。
Transformer模型之所以在处理序列数据方面表现出色，主要得益于其独特的架构设计。
Transformer模型的核心是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列时同时考虑输入序列的所有位置，而不是像传统递归结构（如LSTM、GRU）那样逐步处理序列。
首先，咱们得聊聊LN的一个超级棒的特性——独立性。LayerNorm对每个样本的所有特征进行归一化，这意味着它不依赖于批次的大小。这对于Transformer来说，就像是量身定做的一样。因为Transformer处理的是序列数据，这些数据的长度可以变化，而且每个词的位置信息非常重要。如果使用BN，它可能会因为批次大小的变化而破坏这些宝贵的位置信息。但LN就不会有这个问题，它能够保持模型的稳定性，不管输入序列有多长。
再来看看稳定性和效率。在训练深度网络时，LN可以帮助加速收敛，因为它减少了内部协变量偏移。这意味着模型可以在训练过程中更快地学习。而且，LN在处理不同长度的序列时更加稳定，因为它不会受到批次大小的影响。这对于Transformer来说至关重要，因为它需要处理各种长度的文本。
最后，我们得聊聊LN和Transformer之间的默契配合。LayerNorm和Transformer就像是一对默契的搭档，它们一起在NLP的世界里大展拳脚。LN的独立性和灵活性与Transformer的自注意力机制相得益彰，使得模型能够更好地处理序列数据，捕捉到句子中每个词之间的关系。
总之，LayerNorm之所以成为Transformer的首选，是因为它的独特优势和Transformer的需求完美匹配。虽然BatchNorm在其他领域也有出色的表现，但在Transformer的世界里，LayerNorm才是那个最佳拍档。