我觉得最重要的有两点：
- 处理变长序列的稳定性：BN是在不同样本的同一维度做归一化，因为在seq2seq的场景中，样本数量不是固定的/输入序列是变长的，使用BN会导致不稳定。LN是在同一样本的不同维度做归一化，这样会更稳定。
- 小批量下的鲁棒性：Batch Norm的性能受批量大小影响显著，小批量可能导致统计量估计不准确。Layer Norm的统计量仅依赖单个样本，不受批量大小限制，尤其适合资源受限的训练环境。
为什么Transformer模型使用Layer Normalization而不是Batch Normalization
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