1.分类

1. BN是在batch上，对N、H、W做归一化，而保留通道 C 的维度。BN对较小的batch size效果不好。BN适用于固定深度的前向神经网络，如CNN，不适用于RNN；
2. LN在通道方向上，对C、H、W归一化，主要对RNN效果明显；
3. IN在图像像素上，对H、W做归一化，用在风格化迁移；
4. GN将channel分组，然后再做归一化。

2.BN

为什么要进行BN呢？
1）在深度神经网络训练的过程中，通常以输入网络的每一个mini-batch进行训练，这样每个batch具有不同的分布，使模型训练起来特别困难。
（2）Internal Covariate Shift (ICS) 问题：在训练的过程中，激活函数会改变各层数据的分布，随着网络的加深，这种改变（差异）会越来越大，使模型训练起来特别困难，收敛速度很慢，会出现梯度消失的问题。
BN的主要思想：针对每个神经元，使数据在进入激活函数之前，沿着通道计算每个batch的均值、方差，‘强迫’数据保持均值为0，方差为1的正态分布，避免发生梯度消失。具体来说，就是把第1个样本的第1个通道，加上第2个样本第1个通道 … 加上第 N 个样本第1个通道，求平均，得到通道 1 的均值（注意是除以 N×H×W 而不是单纯除以 N，最后得到的是一个代表这个 batch 第1个通道平均值的数字，而不是一个 H×W 的矩阵）。求通道 1 的方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作，就得到了所有通道的均值和方差。
BN的使用位置：全连接层或卷积操作之后，激活函数之前。

BN算法过程：
沿着通道计算每个batch的均值μ
沿着通道计算每个batch的方差σ²
做归一化
加入缩放和平移变量 γ 和 β

其中 ε 是一个很小的正值1e-8，比如 。加入缩放和平移变量的原因是：保证每一次数据经过归一化后还保留原有学习来的特征，同时又能完成归一化操作，加速训练。 这两个参数是用来学习的参数。
BN的作用：
（1）允许较大的学习率；

（2）减弱对初始化的强依赖性

（3）保持隐藏层中数值的均值、方差不变，让数值更稳定，为后面网络提供坚实的基础；

（4）有轻微的正则化作用（相当于给隐藏层加入噪声，类似Dropout）

BN存在的问题：
（1）每次是在一个batch上计算均值、方差，如果batch size太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布。

（2）batch size太大：会超过内存容量；需要跑更多的epoch，导致总训练时间变长；会直接固定梯度下降的方向，导致很难更新。

3.LN

针对BN不适用于深度不固定的网络（sequence长度不一致，如RNN），LN对深度网络的某一层的所有神经元的输入按以下公式进行normalization操作。

LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差。
对于特征图在这里插入图片描述 ，LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差，保留 N 维度。其均值和标准差公式为：

Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练，在单条数据内部就能归一化。LN不依赖于batch size和输入sequence的长度，因此可以用于batch size为1和RNN中。LN用于RNN效果比较明显，但是在CNN上，效果不如BN。

4.Instance Normalization, IN

IN针对图像像素做normalization，最初用于图像的风格化迁移。在图像风格化中，生成结果主要依赖于某个图像实例，feature map 的各个 channel 的均值和方差会影响到最终生成图像的风格。所以对整个batch归一化不适合图像风格化中，因而对H、W做归一化。可以加速模型收敛，并且保持每个图像实例之间的独立。

对于，IN 对每个样本的 H、W 维度的数据求均值和标准差，保留 N 、C 维度，也就是说，它只在 channel 内部求均值和标准差，其公式如下：