在以上代码中,我先生成了一个 emb,然后使用 nn.LayerNorm(dim) 计算它 layer nrom 后的结果,同时,我手动计算了一个在最后一维上的 mean(也就是说我的 mean 的维度是 2*3,也就是一共 6 个 mean),如果这样算出来的结果和我调 nn.LayerNorm(dim) 一致,那就说明,nn.LayerNorm(dim) 会给我们 (batch_...
self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps) 可以看到,无论是火炬自带还是捧着脸复现的 transformer encoder 或者叫 bert layer,里面用的都是 torch 自己的 nn.LayerNorm,并且参数都是对应为 768 的 hidden di...
有关Batch norm和Layer norm的比较可以算上是算法领域的八股文了,为什么BERT不用batch norm而用layer norm的问题都被问烂了,知乎上随便一搜都有很多人讲解BN和LN的区别。通常来说大家都会给这张图: 大家会说,…
略微不同的是,在微调阶段,BERT的几个矩阵中的权值都是预先训练好的,仅需在下游任务训练时进行微调。 Add&Norm 这部分看起来就两个词,实际上包含了两种机制/技术。一是skip connect残差连接,二是Layer Normalization层标准化。通常认为,残差连接在《Deep Residual Learning for Image Recognition》被提出后广受欢迎...
Layer Norm层主要用于加速模型训练和提高稳定性。在Embedding层中,我们可以计算出以下参数数量: Word embedding参数量:词汇量(如21128)乘以嵌入维度(如768),即21128 * 768。 Position embedding参数量:序列长度(如512)乘以嵌入维度(如768),即512 * 768。 Sentence embedding参数量:句子嵌入向量的数量乘以嵌入维度(如...
以上是论文中全连接层的公式,其中用到了两个参数W1和W2,Bert沿用了惯用的全连接层大小设置,即4 * dmodle,为3072,因此,W1,W2大小为768 * 3072,2个为 2 * 768 * 3072。 (4) LayerNorm层 文章其实并没有写出layernorm层的参数,但是在代码中有,分别为gamma和beta。在三个地方用到了layernorm层: ...
output_layer= model.get_pooled_output()#这个获取句子的output mask问题 在BERT 的 Masked LM 训练任务中, 会用 [MASK] token 去替换语料中 15% 的词,然后在最后一层预测。但是下游任务中不会出现 [MASK] token,导致预训练和 fine-tune 出现了不一致,为了减弱不一致性给模型带来的影响,在这被替换的 15...
然而,在BERT和最初的Transformer里边,使用的是Post Norm设计,它把Norm操作加在了残差之后: 其实具体的Norm方法不大重要,不管是Batch Norm还是Layer Norm,结论都类似。在文章《浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化》中,我们已经分析过这种Norm结构,这里再来重复一下。
这里和上图2稍有不同,上图2的右图中,contact之后的linear处理,放在了BertSelfOutput层。即contact之后之后的输出,作为BertSelfOutput层的输入。BertSelfOutput依次做了(Linear->Add->BertLayerNorm )的处理。 classBertSelfOutput(nn.Module):def__init__(self,config):super(BertSelfOutput,self).__init__()sel...
ICS问题:在深度学习中,第L+1层的输入,也可能随着第L层参数的变动,而引起分布的变动。这样每一层在训练时,都要去适应这样的分布变化,使得训练变得困难。这种层间输入分布变动的情况,就是Internal Covariate Shift (2)Layernormlization NLP的layernorm是对最后一维进行的(B,T,d) ...