请比较批归一化（Batch Normalization）与层归一化（Layer Normalization）的原理、适用场景和优缺点。

回答思路

1. 准确说明BN和LN各自的归一化维度与计算方式
2. 阐述两者在训练和推理阶段的差异（如BN依赖batch统计）
3. 能结合实际场景说明何时选用BN或LN
4. 指出两者的局限性与适用模型（CNN/RNN/Transformer）