BN LN transformer
时间: 2023-08-18 17:07:27 浏览: 229
BN-LN Transformer 是一种改进的 Transformer 模型,它在原始的 Transformer 模型基础上引入了 Batch Normalization (BN) 和 Layer Normalization (LN) 技术。
Batch Normalization 是一种用于加速深度神经网络训练的技术,通过对每个 mini-batch 的输入进行归一化,可以减少内部协变量转移(internal covariate shift),加快网络收敛速度,并且有一定的正则化效果。
Layer Normalization 是另一种常用的归一化技术,它对每个神经网络层的输出进行归一化,使得每个神经元的激活值具有相似的分布。与 Batch Normalization 不同,Layer Normalization 不依赖于 mini-batch 的统计信息,因此在训练和推理阶段表现更加稳定。
将 BN 和 LN 技术应用到 Transformer 模型中,可以进一步增强模型的学习能力和泛化能力。BN-LN Transformer 在训练过程中使用 Batch Normalization 技术,而在推理过程中使用 Layer Normalization 技术,从而在不同阶段获得更好的性能。
相关问题
transformer中的LN
Layer Normalization (LN) 是一种在 Transformer 模型中使用的归一化方法。与 Batch Normalization (BN) 不同,LN 的归一化维度是互相垂直的,也就是沿着特征维度进行归一化。 LN 的作用是通过对每个样本的特征进行归一化,将其转化为均值为0、方差为1的分布,以便更好地应对动态网络和小批量情况下的训练。这样可以提高模型的稳定性和泛化能力。 在 Transformer 模型中,LN 在训练时是并行的,而在验证时是串行的。 通过 LN 的应用,可以更好地优化 Transformer 模型的训练效果和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [关于Transformer中常遇到的问题解答](https://blog.csdn.net/weixin_40920183/article/details/121173573)[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: 50%"]
- *3* [Layer Normalization(LN) 层标准化 (为什么Transformer用LN)(手写手动实现LN)](https://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/120134012)[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: 50%"]
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transformer中的归一化层的作用,以及为什么选择LN做归一化
在Transformer中,归一化层的作用是对每个子层的输出进行归一化,从而避免梯度消失或梯度爆炸的问题,并使得训练过程更加稳定和高效。
具体来说,归一化层通过对每个子层的输出进行均值和方差的计算来进行归一化。这些统计数据是通过对当前mini-batch的所有样本进行计算得到的。归一化层的作用是将子层的输出缩放到一个相对较小的范围内,从而在模型训练过程中避免梯度消失或梯度爆炸的问题。
在Transformer中,归一化层采用的是Layer Normalization (LN)。相对于Batch Normalization (BN),LN更适用于自然语言处理任务。这是因为Batch Normalization是基于batch的统计信息来进行归一化,而自然语言处理中序列长度不同,因此batch大小也不同,BN很难应用到这种情况。另外,LN相对于BN计算量也更小,因为它只需要计算每个样本的均值和方差即可,而不需要计算整个batch的均值和方差。因此,在Transformer中选择LN作为归一化层是比较合适的选择。
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