Batch Normalization & Layer Normalization
Layer Normalization：
原文：Layer Normalization
Batch Normalization解決的是Internal Covariate Shift問題，即由於每一層的引數都在不斷變化，所以輸出的分佈也會不斷變化，造成梯度需要不斷適應新的資料分佈。所以，每一個mini batch裡，對每個維度進行歸一化。同時，為了反映資料的實際變化，再加上兩個引數。（感覺是因為出現了震盪的問題，所以會想到這一招）
Layer Normalization，對每一層的進行歸一化，所以就跟batch size什麼的沒有關係。
這麼理解，Batch Normalization是豎著來歸一，Layer Normalization是橫著來歸一。
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