Web Reference: 1222 27 苏剑林 新知答主 一个不负责任的回答： 旨在去掉Normalization的工作，这不是第一篇，肯定也不是最后一篇，早年尝试过一些做法，发现充分训练后至少效果上都不如带Normalization的模型，所以我现在本能地不相信或者说不看好任何去Normalization的工作。 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。 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。 。。 需要时间。 。。
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Last Updated: April 14, 2026
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