transformer使用LayerNorm

Transformer网络中的LayerNorm是一种归一化技术，用于规范每个特征的统计分布，使其具有相同的均值和方差。在Transformer中，对于每个子层（自注意力层或前馈神经网络层），都会在输入之后应用一个LayerNorm层，然后再将结果传递给下一个子层。

LayerNorm的公式如下：
$$
\mathrm{LayerNorm}(x)=\gamma \odot \frac{x-\mu}{\sqrt{\sigma^{2}+\epsilon}}+\beta
$$

其中，$x$是输入向量，$\mu$和$\sigma$分别是其均值和标准差，$\gamma$和$\beta$是可学习的缩放因子和平移因子，$\epsilon$是为了数值稳定性而添加的小常数。

与其他归一化技术不同，LayerNorm不是对每个样本进行归一化，而是对每个特征进行归一化。这种方法可以提高模型的鲁棒性，并且适用于小批量训练。

相关问题

transformer中layernorm作用

在Transformer模型中，Layer Normalization（层归一化）用于对输入的向量进行标准化处理，使得每个特征在不同样本中均值为0、方差为1，从而在训练过程中减少了内部协变量偏移（internal covariate shift），使得网络能够更快地收敛。此外，它还可以降低模型中的异方差（heteroscedasticity）问题，从而加速训练和提高模型性能。

transformer中layernorm的作用

Transformer中的LayerNorm是对每个样本的每个特征进行标准化的一种方法。它的作用是在模型中增加稳定性。

具体来说，LayerNorm将输入张量的每个特征进行归一化，使得每个特征的平均值为0，标准差为1。这样做的好处是，可以避免输入特征之间的比例差异对模型的影响，使得模型更加稳定和可靠。

除了增加模型的稳定性之外，LayerNorm还可以加速模型的训练和收敛速度，减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。