- Batch Normalization (BN)
- Layer Normalization (LN)
- Instance Normalization (IN)
- Group Normalization (GN)
一、Batch Normalization (BN)
一个feature map为：N * C * W * H，BN在N、W、H维度上求均值和方差，保留C的维度。 比如在第一个样本的第一个通道，第二个样本的第一个通道…，第N个样本的第一个通道，求均值和方差，作为第一个通道的均值和方差。接下来的通道方法类似，就得到了所有通道的均值和方差。
BN在batch size较大的时候表现比较好，较小的时候求得的均值和方差与整个样本的均值和方差有偏差。目前在CV方面取得的效果较好，但是在文字语音方面不太好用，因为训练数据的长度不一致，接下来引出LN。
二、Layer Normalization (LN)
一个feature map为：N * C * W * H，LN在C、W、H维度上求均值和方差，保留N的维度。比如在第一个样本的第一个通道，第一个样本的第二个通道…，第一个样本的第C个通道，求均值和方差，作为第一个样本的均值和方差。其他样本方法类似，就得到了所有通道的均值和方差。
三、Instance Normalization (IN)
一个feature map为：N * C * W * H，IN在W、H维度上求均值和方差，保留N,C的维度。
IN最初用在图像的风格迁移，在单个样本内部操作，不依赖batch。
四、Group Normalization (GN)
GN介于BN和IN之间。把channel分为几个group来求均值和方差。
GN适用于占用显存比较大的任务，batch size比较小，使用BN效果不好，例如图像分割等。
Normalization算法实现：代码传送门
