3.BERT为什么用LayerNorm不用BatchNorm
时间: 2024-06-18 15:02:17 浏览: 11
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)在模型训练过程中使用了Layer Normalization,而没有使用Batch Normalization。这是因为Batch Normalization是针对CNN等结构的优化,而不适合RNN、LSTM和Transformers等序列模型。而Layer Normalization适用于序列模型,因为它是在每个样本的同一特征上进行标准化,而不是在每个batch上进行标准化。这种方法对于较短的序列更加稳定,并且更易于并行化,因此在BERT中选择了Layer Normalization。
相关问题
python variable shape 不匹配_bert/embeddings/LayerNorm/beta shape不匹配
这个问题通常出现在使用BERT模型进行Fine-tuning时,常见的原因是你的数据集和预训练模型的输入维度不匹配。BERT模型的输入维度是固定的,一般为512,而你的数据集中可能存在长度不足或者超出这个长度的文本,导致输入维度不匹配。另外一种可能是模型的配置文件中指定的LayerNorm层的参数维度与实际的参数维度不匹配。
解决这个问题的方法是,先检查数据集中是否存在长度不匹配的文本,可以通过截断或者填充来解决这个问题。如果是LayerNorm参数维度不匹配的问题,可以手动修改配置文件中的参数维度,或者重新下载预训练模型的参数文件。
在应用BERT模型时,bert.encoder.layer[self.Layer].output.dense.out_features是什么值
在应用BERT模型时,bert.encoder.layer[self.Layer].output.dense.out_features通常是等于隐藏层的维度大小,也就是768。这个值是由BERT模型的设计决定的,可以在预训练时设置,也可以在微调BERT模型时调整。