BERT中使用的Normalization是Layer Normalization，请说明Layer Normalization（LN）与Batch Normalization（BN）的核心区别是什么？
考察说明
考察对LN与BN在原理、计算范围及适用场景上差异的理解
回答思路
- 准确说出LN在单样本内的特征维度上归一化，BN在batch维度上归一化
- 对比两者在训练和推理时的行为差异（如BN依赖batch统计量）
- 能举出各自适用场景的例子并简要说明原因
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