Normalization有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为0方差为1的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行normalization（归一化），因为我们不希望输入数据落在激活函数的饱和区。
LN的操作类似于将BN做了一个“转置”，对同一层网络的输出做一个标准化。注意，同一层的输出是单个图片的输出，比如对于一个batch为32的神经网络训练，会有32个均值和方差被得出，每个均值和方差都是由单个图片的所有channel之间做一个标准化。这么操作，就使得LN不受batch size的影响。同时，LN可以很好地用到序列型网络如RNN中。同时，LR在训练过程和inference过程都会有，这就是和BN很大的差别了。