LayerNorm(Layer Normalization)是2016年提出的,随着Transformer等模型的大规模推广,LayerNorm出现频率也随之越来越高。其大体思想类似于BatchNorm,对输入的每个样本进行归一化处理,具体就是计算每个输入的均值和方差,归一化到均值为0,方差为1,另外还会学习gg和b 来将方差和均值缩放从任意值。 1.2 作用 LayerNorm可以帮...
大模型基础|LayerNorm|Pre|Post|Deep|RMS Layer Normalization (LayerNorm) 是一种归一化技术,常用于深度学习模型中,特别是在 Transformer 模型中。与 Batch normalization 不同,Layer normalization是在特征维度上进行标准化的,而不是在数据批次维度上。 Layer normalization 的公式可以分为两步: 计算均值和方差:对于...
LayerNorm可以帮助模型收敛,原文中解释是因为其对输入进行了归一化操作,使得数据的分布更加稳定。 另外一篇文章Understanding and Improving Layer Normalization从梯度的角度对LayerNorm进行了分析,这篇文章的作者发现了以下两个结论,并提出了一个改进方法称为AdaNorm。 LayerNorm 中引入的 gain 和 bias,可能会导致 overfi...
Layer Normalization的优点在于它不受batch size的影响,因此对于较小的batch size也能取得较好的效果。此外,由于Layer Normalization是在每个样本的层级别进行归一化,因此它可以更好地保留样本之间的信息。 三、Group Normalization Group Normalization(组归一化)是Batch Normalization和Layer Normalization的一种折中方案。它...
在深度学习领域,层归一化(Layer Normalization)是一种常用的归一化技术,用于解决深度神经网络中存在的梯度消失和梯度爆炸的问题。相比于传统的批归一化(Batch Normalization),层归一化更适用于处理较小的批次大小和序列数据(如自然语言处理任务)。 层归一化将归一化操作应用于每个隐藏层的输出,而不是传统的批次级别。这...
Layer Normalization的原理可以通过以下步骤进行概括: 1.数据处理:首先,对于每一个样本,将其特征在维度上进行归一化处理。例如,如果输入样本是一个形状为(batch_size, feature_size)的张量,那么Layer Normalization会在特征维度上进行归一化。 2.计算均值和方差:对于每一个特征,计算该特征在整个batch上的均值和方差。
中,有几个关键的公式和概念需要解释,包括注意力机制(Attention Mechanism)和层归一化(Layer Normalization)。以下是详细的解释: 注意力机制(Attention Mechanism) 注意力机制是Transformer模型的核心部分,它允许模型在处理输入序列时,对不同位置的信息给予不同的关注度。在Transformer中,通常使用的是自注意力机制(Self-Att...
通过深入了解Layer Normalization,读者可以更好地应用这一技术,提高深度学习模型的性能和稳定性。 1.2文章结构 文章结构分为引言、正文和结论三部分,其中引言部分包括概述、文章结构和目的三个小节。在引言部分,我们将简要介绍layer normalization层归一化的背景和重要性,以及本文的结构安排。通过引言部分引出layer ...
在Transformer模型中,Layer Normalization的作用主要有以下几个方面: 稳定训练过程:由于输入数据的尺度和分布可能因样本而异,这可能导致模型在训练过程中出现不稳定。Layer Normalization通过标准化输入特征,使得每个特征的尺度相似,从而有助于稳定模型的训练过程。 缓解内部协变量偏移:在神经网络的训练过程中,由于每层的参数...
设每个batch的张量形状为(batch_size, C, H, W),layer normalization将进行batch_size次独立的标准化,每次标准化的数据为(C, H, W),也就是每个样本自己进行一次标准化。 分别是(batch_size, C, H, W)这4个维度的下标。 优点 避免了batch norm受限于batch size大小的问题 ...