为了让最终得到的张量可以进行缩放调整,再设计一个可学习的weight张量 classMyRMSNorm(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,eps=1e-6):super().__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.ones(hidden_size))self.variance_epsilon=epsdefforward(self,hidden_states):input_dtype=hidden_states.dtypehidd...
1. 使用PreNorm的网络一般比较容易训练。但是对于深层网络学习的效果不太好。 因为PreNorm比较偏重来自底层的恒等分支。恒等分支更容易训练。 2. 使用PostNorm的深层网络训练效果好,但是不太容易训练。 3. DeepNorm和RMSNorm DEEPNORM在进行layer-norm之前会扩大残差连接。 其实就是基于PostNorm进行了优化,多偏袒底层...
RMSNorm(Root Mean Square Normalization)是一种基于均方根值的归一化方法,其核心思想是对每一层的神经元输出进行归一化,以消除内部协变量偏移现象。与传统的Batch Normalization不同,RMSNorm在计算归一化因子时,采用了更为稳健的均方根值,从而降低了对mini-batch大小的敏感性,有效提升了模型的泛化能力。 二、RMSNor...
默认情况下，RMS Force是冗余内坐标下的方均根受力，RMS Gradient Norm是笛卡尔坐标下的方均根受力。...