Layer Norm,即层归一化,是一种用于神经网络的正则化方法,旨在改善网络的训练效果和稳定性。它的作用是对网络中的每一层进行归一化处理,使得每一层的输入在特征维度上具有相似的分布,从而加速网络的收敛速度和提高模型的泛化能力。 在深度学习中,神经网络通常由多个层组成,每一层都包含了大量的参数。然而,由于每一...
1、Projection：LayerNorm 帮助 Attention 设计一个注意力查询，这样所有的Key都可以平等地访问。它通过将Key向量投影到同一个超平面上来实现这一点，从而使模型能够将查询对齐。这样一来，Attention 组件就无需自己学习如何执行此操作。论文包含了更精细的细节，比如论文中的这图片可以让我们进行可视化的查看 2、Scaling...
它的作用包括以下几个方面: •减少内部协变量偏移:神经网络在处理不同输入时,不同层的输出分布可能具有差异。这会导致后续层的输入分布也不一致,使得训练过程变得困难。LayerNorm通过对每个神经网络层的输出进行归一化,可以减少不同层之间的分布差异,有助于训练的稳定性和收敛速度。 •减少梯度消失和梯度爆炸:深层...
Encoder由N=6个相同的layer组成,layer指的就是上图左侧的单元,最左边有个“Nx”,这里是x6个。每个Layer由两个sub-layer组成,分别是multi-head self-attention mechanism和fully connected feed-forward network。其中每个sub-layer都加了residual connection和normalisation,因此可以将sub-layer的输出表示为: 接下来按顺...
本文的重点是探讨LayerNorm在模型训练过程中对梯度变化的影响。通过对这一作用的深入理解,我们可以更加有效地应用LayerNorm,从而提升模型的性能。 Normalization的目的 在使用梯度下降法进行优化的过程中,特别是在深层网络中,输入数据的特征分布会随着网络深度的增加而发生变化。为了维持数据特征分布的稳定性...
Transformer里layer-normlization的作用 技术标签:NLP知识点 当我们使用梯度下降法做优化时,随着网络深度的增加,数据的分布会不断发生变化,为了保证数据特征分布的稳定性,我们加入Layer Normalization,这样可以加速模型的收敛速度 Normalization 有很多种,但是它们都有一个共同的目的,那就是把输入转化成均值为 0 方差为1...
英文标题:On the Expressivity Role of LayerNorm in Transformers' Attention中文摘要:本文表明,LayerNorm 是 Transformer 模型中 multi-head attention 层表现力的重要组成部分,其投影和缩放两个步骤对于注意力机制的作用至关重要。英文摘要:Layer Normalization (LayerNorm) is an inherent component in allTransformer-...
3️⃣LayerNorm调节:把PostNorm换成GPT大模型训练常用的PreNorm(残差分支作用更显著,训练较稳定),又给embedding层之后加了个layer norm(很多LLM的常见操作)4️⃣FFN的激活函数:从LLaMa开始,大模型们都用SwiGLU这种GLU类型的FFN结构和激活函数,ModernBERT也把GELU改成了GeGLU...
1、Projection:LayerNorm 帮助 Attention 设计一个注意力查询,这样所有的Key都可以平等地访问。它通过将Key向量投影到同一个超平面上来实现这一点,从而使模型能够将查询对齐。这样一来,Attention 组件就无需自己学习如何执行此操作。 论文包含了更精细的细节,比如论文中的这图片可以让我们进行可视化的查看 ...