LayerNorm:完全不依赖batch size,因为每个样本独立计算 应用场景: BatchNorm:更适合CNN等处理固定特征的模型 LayerNorm:更适合RNN、Transformer等序列模型 数值稳定性: BatchNorm:在小batch size时可能不稳定 LayerNorm:稳定性更好,不受batch size影响 这就是为什么在Transformer这样的模型中,我们更倾向于使用LayerNorm而...
因此,LayerNorm针对样本的归一化,等同于于对层的输入进行归一化。除此之外,我们在图3的示例中,也能感受到LayerNorm是在批次中不同位置逐层进行归一化的。这正是这一原因,LayerNorm才得以“层归一化”的名称。 最够,我们来简单总结BatchNorm和LayerNorm的差异。归根结底,两种归一化方法的差异主要体现在二者因面对...
与LayerNorm显著不同的是,RMSNorm保持非零均值分布,不执行均值对零的对齐操作。 通过对比LayerNorm和RMSNorm应用到前述Transformer输入示例后的均值分布结果,差异变得更为明显。尽管两种方法都将数据分布收敛到特定区域,LayerNorm呈现零均值特性,而RMSNorm则表现为非零均值分布。 从梯度传播视角的比较分析 RMSNorm通过保持...
直接看一个 Transformer block 的 forward,这里使用的是 preNorm,均值和方差在最后一个维度上计算,也就是每一个 Token 计算均值和方差并进行归一化 假设输入 N 个词语,则会有 N 个均值和 N 个方差 这个也就是 NLP 的 LayerNorm 操作的方式 2.3 ConvNeXt 中的 LayerNorm ConvNeXt 从 ViT 中吸取了非常多的...
LayerNorm更稳定，适合大部分情况；RMSNorm计算更快，在某些特定任务上表现更好，比如现在很火的LLama模型。LayerNorm和RMSNorm就好比厨房里的两把利器，各有千秋。用好了，能让你事半功倍，做出美味佳肴；用不好，也可能让你焦头烂额，甚至引发“厨房火灾”。一些人认为RMSNorm的出现是为了取代LayerNorm，这其实是...
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,因为每一层都需要不断适应新的输入分布。LayerNor...
LayerNorm是对每个样本的所有特征做归一化,这消除了不同样本间的大小关系,但是保留了一个样本内不同特征之间的大小关系。LayerNorm 适用于 NLP 领域,这时输入尺寸为 (批量大小x序列长度x嵌入维度),如下图所示 注意这时长 的token 序列中,每个 token 对应一个长为 ...
Layer Normalization(LayerNorm)是一种用于神经网络模型的归一化技术,它针对每个样本的每个特征维度进行归一化,使得每个特征的均值为0,方差为1。LayerNorm有助于提高模型的训练效果和泛化能力,特别是在处理自然语言处理(NLP)任务时表现尤为出色。 LayerNorm的工作原理 LayerNorm的工作原理可以概括为以下几个步骤: 计算均值...
LayerNorm的核心思想是对输入特征进行标准化处理，使其均值为0，方差为1。与BatchNorm不同，LayerNorm是在特征维度上进行归一化，这使得它特别适合处理序列长度可变的数据。每个LayerNorm层都包含两个可学习的参数：缩放因子(gamma)和偏移量(beta)。这些参数使得模型可以学习到最适合当前层的特征分布。让我们通过一个...
我们对 Transformer 结构中的标准化层和注意力机制两个模块的优化策略进行了深入探索,提出了渐进式的 LayerNorm 替换策略,同时采用一种简单高效的线性注意力模块,来获得更加高效的 Transformer 模型架构。这个方法在图像分类、目标检测以及语言...