一、Batch Normalization 1.1 Batch Normalization的原理 Batch Normalization(BN)通过在每个小批量数据的每个神经元输出上进行标准化来减少内部协变量偏移。具体步骤如下: 计算小批量的均值和方差: 对于每个神经元的输出,计算该神经元在当前小批量中的均值和方差。 [ \muB = \frac{1}{m} \sum{i=1}^m x_i ]...
在LLama等大规模Transformer架构的语言模型中,归一化模块是构建网络稳定性的关键组件。本文将系统分析归一化技术的必要性,并详细阐述为何原始Transformer架构中的LayerNorm在LLama模型中被RMSNorm所替代的技术原理。 归一化技术的基础原理 归一化的核心定义 归一化(Normalization)是一种将数据映射到特定数值区间的数学变换技术...
从LayerNormalization和BatchNormalization的公式看,实际上是zero mean unit variance。按照某一个维度,进行0均值,1方差的标准化操作。 RMSNorm全称是Root Mean Square Layer Normalization。在原有LayerNorm中借助了每个layer统计的mean和variance对参数进行了调整,但RMSNorm认为re-centering invariance property是不必要的,只...
因此,归一化已成为现代深度学习的基础技术组件,对于提升模型性能至关重要。 层归一化(Layer Normalization) 层归一化最初由Jimmy Lei Ba、Jamie Ryan Kiros和Geoffrey Hinton在2016年发表的论文"Layer Normalization"中提出。该研究提出LayerNorm作为批量...
1.2 Batch Normalization的实现 在PyTorch中,Batch Normalization可以通过torch.nn.BatchNorm2d实现。 importtorchimporttorch.nnasnn# 创建BatchNorm层batch_norm= nn.BatchNorm2d(num_features=64)# 输入数据x= torch.randn(16,64,32,32) # (batch_size, num_features, height, width)# 应用BatchNormoutput= ba...
RMSNorm,全称Root Mean Square Normalization,即均方根归一化。它的核心思想是对每一层的输出进行归一化,以消除内部协变量偏移,从而加速模型的训练过程。与其他归一化方法相比,RMSNorm在处理不同尺度的数据时具有更好的适应性,能够有效提升模型的泛化能力。 二、RMSNorm的工作原理 RMSNorm的计算过程相对简单。首先,它...
RMSNorm,全称Root Mean Square Normalization,即均方根归一化,其核心思想是对输入数据进行归一化处理,以解决深度学习模型在训练过程中的内部协变量偏移问题。具体来说,RMSNorm通过计算输入数据的均方根值,然后利用该值对数据进行缩放,从而实现归一化。 相较于其他归一化方法,RMSNorm具有以下几个显著特点: 计算简单:只...
其中,RMSNorm(Root Mean Square Layer Normalization)就是其中一种重要的技术。 一、RMSNorm的原理 RMSNorm,全称为Root Mean Squared Error Normalized,即均方根误差标准化。它是一种基于layer normalization的技术,但相较于传统的layer normalization,RMSNorm更注重缩放不变性,而非平移不变性。这意味着在RMSNorm中,...
1.1 Batch Normalization的原理 Batch Normalization(BN)通过在每个小批量数据的每个神经元输出上进行标准化来减少内部协变量偏移。具体步骤如下: 计算小批量的均值和方差: 对于每个神经元的输出,计算该神经元在当前小批量中的均值和方差。 [ \muB = \frac{1}{m} \sum{i=1}^m x_i ...
RMS归一化(RMS Normalization) RMS归一化(RMSNorm)是层归一化的变体,其特点是仅使用均方根(Root Mean Square)进行归一化,省略了均值计算环节。RMSNorm在降低计算成本的同时能够维持模型性能,同时提供更加稳定的学习过程。 RMS(x)的定义如下: 其中RMS代表特征值的均方根。