transformer模型参数初始化

Transformer模型的参数初始化是指在训练过程中对模型参数进行初始化的一种方法。根据引用和引用，可以得知Transformer模型的参数初始化是一个重要的话题，对于模型的性能和训练效果有一定的影响。

在引用中，作者提到了一种参数初始化的方式，即让某些参数以固定的、很小的步长慢慢递增，直到达到某个阈值后再固定下来。根据作者的实验结果，这种初始化方式取得了最优的结果。

总结起来，Transformer模型的参数初始化可以采用逐步递增的方式，即让某些参数以很小的步长慢慢递增，直到达到某个阈值后再固定下来。这种初始化方式可以优化模型的性能和训练效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化](https://blog.csdn.net/zandaoguang/article/details/119847392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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