我对层和实例规范化有些困惑。据我了解，图层归一化将考虑批次中每个特定观察值的所有特征的均值和方差。因此，如果我有10个观察值，则将有10个不同的均值和方差来标准化每个观察值。
我的问题是，如果我现在考虑多个通道（例如在深度为5（特征图数量）的卷积层中），那么我将有10 x 5归一化参数（均值+方差）会发生什么，因为我为渠道添加了尺寸吗？
最后，当涉及实例规范化时，我现在将规范所有通道，并使用10种不同的均值和方差，如果我没有任何通道。这样，每个频道都只会被视为附加功能。
我从这里获取了我的信息：https://zhangtemplar.github.io/normalization/
非常感谢！