BN和L2 NORM的區別
bn是拉平各個feature的差異，而l2 norm是拉平各個樣本的差異，本來各個樣本的模長千變萬化，按照距離的概念，差別是很大的，但是l2 norm後，距離就變得有一個上界了，顯然樣本間差異變小了。而對於各個feature，本來各個feature的量級都可能不一樣，方差也就不一樣，bn讓方差為1，均值為0（理論上），各個feature的差異就小了， l2 norm並沒有改變feature之間的相對大小。 l2 norm是強行把同個維度的特征歸一化。batch norm是把不同維度的去均值歸一化， l2 norm是自己對自己，所以除以的值不盡相同，batch norm是基於統計全局，所以均值和方差每個樣本都是相同值。 對於不同layer輸出的concat，還是l2 norm比較合適 。
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