在Transformer中,Layer Normalization(Layer Norm)是一个非常重要的组件,它的作用是稳定模型训练,尤其在深层网络中防止梯度爆炸或消失。下面我从NLP 的角度,结合数学公式,用简单的语言来解释 Layer Norm 在 Transformer 中的实现。 5.1. Transformer 中 Layer Norm 的位置 在Transformer 中,Layer Norm 通常出现在两个...
所以如果batchsize太小,则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显;InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成
当group=channel 时,GroupNorm 等价于 InstanceNorm;当 group=1 时,GroupNorm 等价于 LayerNorm。 GroupNorm 会进行 batch * group 次归一化。 总结# BatchNorm 很强大。但如果 batch_size 的影响过分恶劣(例如 batch_size 小于 8),使用 GroupNorm 值得一试。 LayerNorm 更适合 RNN 和 NLP 领域;BatchNorm ...
LayerNorm中 没有batch的概念,所以不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差,因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。 LN特别适合处理变长数据,因为是对channel维度做操作(这里指NLP中的hidden维度),和句子长度和batch大小无关 用法上的差异 nn.BatchNorm2d(num_features)中的num_features一般是输入数据的第2维...
虽然LayerNorm 只对最后一个维度进行归一化,但它们在实现中的作用和应用上是有差异的: 归一化维度:LayerNorm 对每个样本的所有特征进行归一化,而 InstanceNorm 则是对每个样本的每个通道独立归一化。 参数:LayerNorm 的可学习参数转化为每个样本上的均值和方差,InstanceNorm 则会为每个通道学习两个参数(重缩放和偏移...
结论:BERT 里的 layernorm 在 torch 自带的 transformer encoder 和 hugging face 复现的 bert 里,实际上都是在做 InstanceNorm。 那么,最开始 Vaswani 在 attention is all you need 里提出的使用 layernorm 是什么呢?tf.tensor2tensor 的作者也是 Vaswani,那么我认为 tf.tensor2tensor 应该是符合作者最初的源...
layer_norm = torch.nn.LayerNorm(4, elementwise_affine =False) print(layer_norm(x)) 可以跑一下,发现确实是一致的。 结论:BERT 里的 layernorm 在 torch 自带的 transformer encoder 和 hugging face 复现的 bert 里,实际上都是在做 Insta...
LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显; InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成结果主要依赖于某个图像实例,所以对整个batch归一化不适合图像风格化中,因而对HW做归一化。可以加速模型收敛,并且保持每个图像实例之间的独立。
LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显; InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成结果主要依赖于某个图像实例,所以对整个batch归一化不适合图像风格化中,因而对HW做归一化。可以加速模型收敛,并且保持每个图像实例之间的独立。
model)，我理解的Layer Normalization是在seq_len和d_mo…InstanceNorm1d是对seq_len归一化，layernorm...