关于BN（Batch Normalization）和LN（Layer Normalization）的理解

想象有5张rgb3通道的彩色图片，图片的分辨率是66,即batch为5，channel为3（rgb），h和w均为6。
BN即为每个通道独立进行归一化，首先对5张照片的r通道的所有像素点（566=180）进行归一化，再对g通道和b通道进行同样操作。
LN即为每个样本独立进行归一化，首先对第1张照片的rgb通道的所有像素点（35*5=75）进行归一化，再依次对第2张到第五章进行同样的操作。