2.2 Layer Normalization的实现 在PyTorch中,Layer Normalization可以通过torch.nn.LayerNorm实现。 importtorchimporttorch.nnasnn# 创建LayerNorm层layer_norm= nn.LayerNorm(normalized_shape=64)# 输入数据x= torch.randn(16,64)# 应用LayerNormoutput= layer_norm(x) 2.3 Layer Normalization的优缺点 优点: ...
BatchNorm & LayerNorm BatchNorm 过程 LayerNorm 协变量漂移 协变量漂移 梯度消失Normalization作用: 1.缓解内部协变量偏移。 在深度神经网络中,随着网络层数的加深,每一层的参数更新都可能导致后续层的输入分布发生变化,这种现象被称为内部协变量偏移(Internal Covariate Shift, ICS)。ICS会导致网络训练困难,因为每一...
BatchNorm 依赖于一个“批”的统计量,而 LayerNorm 每个 token 都可以单独归一化,更灵活稳定。 一句话总结:LayerNorm 让每个 token 的激活在每一层都保持在合理范围,训练更稳定,尤其适合长序列。 为什么 LLaMA 要用 RMSNorm? 1.速度更快,显存占用更低 ...
一、BatchNorm 1.1 基本思想与实现 1.2 简单版code 1.3 优点 二、LayerNorm 2.1 基本思想与实现 2.2 简易版code 三、BatchNorm和LayerNorm的异同 一、BatchNorm Batch Normalization(BN)是一种在深度神经网络中常用的技术,目标是对于每一层的输入做规范化处理,使得每一层的分布尽可能的相同,从而加速训练过程和提高...
LayerNorm在rnn和具有动态或小批量大小的任务的背景下可以发挥作用。GroupNorm提供了一个中间选项,在不同的批处理大小上提供一致的性能,在cnn中特别有用。 归一化层是现代神经网络设计的基石,通过了解BatchNorm、LayerNorm和GroupNorm的操作特征和实际含义,根据任务需求选择特定的技术,可以在深度学习中实现最佳性能。
现在可以用以下方式描述带有BatchNorm的模型。首先,可以通过移除前置第一个隐藏层的LayerNorm操作并引入BatchNorm层来修改ViT中transformer编码器的前馈网络。这里选择在第一个隐藏层和GELU激活层之间插入BatchNorm层。这就得到了模型ViTBNFFN。新前...
LayerNorm的优势在于特征维度的独立性。在Transformer等结构中,它能稳定处理不同长度的输入序列,缓解RNN类模型的长程依赖问题。缺点是计算量随特征维度增长而增加,且对特征缩放敏感——当特征维度从512扩增至1024时,原有缩放参数可能失效。 典型应用场景 BatchNorm在ResNet、VGG等卷积网络中使用效果显著。具体实现时需要...
深度学习中,归一化是常用的稳定训练的手段,CV 中常用 Batch Norm; Transformer 类模型中常用 layer norm,而 RMSNorm 是近期很流行的 LaMMa 模型使用的标准化方法,它是 Layer Norm 的一个变体 值得注意的是,这里所谓的归一化严格讲应该称为标准化Standardization,它描述一种把样本调整到均值为 0,方差为 1 的缩放...
LayerNorm 与BN不同,LN计算用于归一化单个数据样本中所有特征的均值和方差。它应用于每一层的输出,独立地规范化每个样本的输入,因此不依赖于批大小。 LN有利于循环神经网络(rnn)以及批处理规模较小或动态的情况。 GroupNorm GN将信道分成若干组...
PyTorch中的BatchNorm和LayerNorm层的对比如下：操作本质：BatchNorm：对每一列进行归一化。在二维输入下，BatchNorm将对特征向量的每一列进行归一化，使得每列数据的均值为0，方差为1。LayerNorm：对每一行进行归一化。在二维输入下，LayerNorm将对特征向量的每一行进行归一化，使得每行数据的均值为0，...