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BN(BatchNormalization) 与 LN(LayerNormerlization)的主要区别在于数据处理的维度不同，在NLP中，假设输入shape为（batch_size, seq_len，embedding_dim），则BN的处理维度为“seq_len”， LN的处理维度为“embedding_dim”。
对于BN，会在输入序列每一个位置上，切片出seq_len 个（batch_size, embedding_dim）形状的张量，然后“以列方向的形式”，计算batch_size维度上每一列的出的均值与方差，然后做减均值除方差操作。可以看出BN是对输入序列的每个位置进行转换，但在NLP中，batch中各输入序列长短不一，对单个位置进行特征规范化丧失了意义。 且BN受batch_size取值大小的影响。在NLP中使用更多的是LN，如BERT使用的就是LN。
NLP中，LN一般是对“embedding_dim”做特征规范化处理，对于输入序列，会切片出batch_size个（seq_len， embedding_dim）形状的张量，然后“以行方向的形式”，计算每一行的均值与方差。可以看出LN是作用在所有特征上的，不受batch_size与输入序列位置的影响。因此LN更适合应用与NLP问题中。
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参考资料
- NLP中 batch normalization与 layer normalization
- BatchNorm1D
- LayerNorm
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