批量归一化和层归一化通过规范化激活来提高训练稳定性，减少对初始化的敏感性。批量归一化对每个训练小批量进行规范化，确保后续层输入的稳定分布；层归一化则对单个样本的特征进行规范化，适用于小批量或可变批量的情况。两者均包含可学习参数，以保持模型的表示能力。