层归一化Layer Normalization

层归一化的计算公式如下：
$$[\text{LayerNorm}(x)=\gamma \frac{x-\mu }{\sqrt{{\sigma }^2+ϵ}}+\beta ]$$
其中，x是输入的特征向量，μ是特征向量的均值，σ是特征向量的标准差，γ和β是学习的缩放系数和平移系数，ϵ是一个很小的数用于稳定计算。

层归一化的主要特点包括：

每个样本的特征都被独立归一化，不受批次大小影响。
可以减少梯度消失问题，加速网络训练。
有助于稳定训练过程，提高模型的泛化能力。
可以应用于各种神经网络结构中，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和自注意力机制等。
层归一化在深度学习中得到广泛应用，特别是在自然语言处理任务和Transformer模型中，有助于提高模型的效果和训练速度。