层归一化(Layer Normalization)是一种用于深度神经网络中的归一化技术，通过对每一层输入的均值和方差进行计算，并将输入调整至均值为0、方差为1的标准分布，从而加速训练收敛、提升模型稳定性。与批量归一化不同，它独立于批次大小，适用于单个样本的所有特征维度，特别适合处理序列数据如自然语言处理中的循环神经网络和Transformer架构。
在AI产品开发的实际落地中，层归一化广泛应用于聊天机器人、机器翻译等产品，因其不依赖批次特性，能有效减少梯度消失问题，提升在线推理效率和服务鲁棒性，尤其在资源受限场景下优化模型部署。
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