对每个Transformer子层输入归一化

可以使用层归一化（Layer Normalization）来对每个Transformer子层的输入进行归一化。层归一化是一种归一化技术，类似于批归一化（Batch Normalization），但是在不同维度上进行归一化。

对于每个Transformer子层的输入，可以按以下步骤进行归一化：
1. 对输入进行维度变换，将其从形状为 [batch_size, seq_length, hidden_dim] 的张量变换为形状为 [batch_size * seq_length, hidden_dim] 的二维张量。
2. 计算二维张量的均值和方差，分别沿着最后一个轴（hidden_dim）求平均和方差。这将得到形状为 [batch_size * seq_length] 的均值和方差。
3. 使用计算得到的均值和方差对二维张量进行归一化。可以使用以下公式进行归一化：

   normalized_input = (input - mean) / sqrt(variance + epsilon)

其中，epsilon 是一个小的常数，用于数值稳定性。
4. 将归一化后的二维张量重新变换回原来的形状 [batch_size, seq_length, hidden_dim]。

通过这样的归一化操作，可以帮助提高Transformer模型的训练稳定性和效果。

相关问题

transformer中的层归一化

Transformer中的层归一化是一种归一化技术，用于将神经网络中间层的输出标准化。在传统的批次归一化（Batch Normalization）中，每个批次的样本都被标准化，而在层归一化中，每层的输出被标准化。这种方法可以减少在训练过程中由于批次大小不同而导致的标准化误差，从而提高模型的鲁棒性。

具体来说，层归一化通过对每个样本的所有特征进行标准化来计算均值和方差，使得每个特征都有相同的尺度。然后，使用这些标准化的值来计算每个特征的输出。这种方法可以使得模型对输入数据中的小变化更加敏感，从而提高模型的性能。

transformer 层归一化

在 Transformer 模型中，Layer Normalization 是一种常用的归一化技术。它是在每个 Transformer 层的输入和输出之间进行的一种归一化。具体来说，它通过对每个样本的所有特征进行标准化来减少内部协变量偏移。它与 Batch Normalization 不同，Batch Normalization 是在每个 mini-batch 中进行的归一化。由于 Batch Normalization 可能导致由于 mini-batch 的大小和分布的变化而引入噪声，因此 Layer Normalization 在 Transformer 模型中更为常用。