transformer为什么使用层归一化
时间: 2023-09-30 22:08:24 浏览: 53
Transformer使用层归一化是为了解决深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。在深度神经网络中,每一层的输入都需要经过一次线性变换和非线性变换,这个过程可能会导致输入数据的范围发生变化,使得后续层的输入数据范围差异较大,从而影响模型的训练效果。层归一化通过对每一层的输入数据进行标准化,使得每一层的输入数据的分布相对一致,有利于模型的训练和收敛。此外,层归一化还可以减少模型对超参数的依赖,提高了模型的泛化能力。
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
Transformer中的归一化主要是通过Layer Normalization和Batch Normalization来实现的。Layer Normalization是对每个样本的每个特征维度进行归一化,而Batch Normalization是对每个特征维度在一个batch内进行归一化。相比之下,Layer Normalization更适合在RNN等序列模型中使用,而Batch Normalization更适合在CNN等卷积模型中使用。