视觉领域为什么不常用Layer Normalization（LN）？
考察说明
考察对BN与LN在视觉任务中适用性的理解，包括计算方式、规范化维度和任务特性
回答思路
- 能准确说明LN对Channel维度的均值和方差归一化而BN对Batch维度
- 能结合视觉任务中输入特征图和卷积结构分析LN失效的原因
- 能对比LN在NLP中的适用性，理解不同任务对统计量的敏感度
- 能说明BN在视觉中的优势如依赖批次统计量、减少内部协变量偏移
- 能提出针对视觉任务使用LN的改进或替代方案
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