一个 batch 的输入是 4 个样本 × 3 个特征。请分别说明 BatchNorm 和 LayerNorm 各在哪个维度上计算均值和方差——各有几个均值、每个均值由几个数算出——并解释为什么训练时用当前 batch 的统计量、推理时却要用滑动平均。
面试官在考什么
判断候选人是否能准确画出归一化维度，而不是靠「BN 按 batch、LN 按层」这种模糊口诀。
回答框架 · 前两步
- BN：对每个特征（通道）在 batch 维度上统计，4×3 的输入得到 3 个均值，每个由 4 个数算出；LN：对每个样本在自己所有特征上统计，得到 4 个均值，每个由 3 个数算出。
- BN 在 CNN 中通常对 (N, H, W) 求统计量、每个通道一组 γ/β；LN 与 batch 无关，对每个样本单独归一化。
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