nn.LayerNorm(200),

`nn.LayerNorm(200)`是一个PyTorch中的模块。它是用来实现层归一化（Layer Normalization）的。层归一化是一种用于神经网络的正则化技术，类似于批归一化（Batch Normalization），但是它对每个样本进行归一化而不是对批次进行归一化。

在这个特定的代码中，`nn.LayerNorm(200)`表示创建了一个层归一化的模块，其中输入特征的维度为200。这个模块可以被添加到神经网络的层中，以帮助提高网络的性能和训练效果。

相关问题

nn.LayerNorm

nn.LayerNorm是在transformer中常用的一种归一化方法。不同于BatchNorm，它是对每个单独的batch进行归一化的。在使用nn.LayerNorm时，需要提供一些参数，例如normalized_shape用来指定归一化的维度，eps是加在方差上的数字，elementwise_affine是一个布尔值，如果为True，会有一个默认的affine参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [nn.LayerNorm的实现及原理](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/122778085)[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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torch.nn.LayerNorm

torch.nn.LayerNorm是PyTorch中的一个标准化层，用于对输入进行归一化处理。它在深度学习中常用于提高模型的收敛速度和鲁棒性。

LayerNorm的作用是对每个样本的特征进行归一化，使其均值为0，方差为1。与Batch Normalization不同，LayerNorm不是对整个批次的样本进行归一化，而是对单个样本的特征进行归一化。

具体来说，LayerNorm计算每个特征维度上的均值和方差，并使用这些统计量对输入进行归一化。它可以应用于各种神经网络模型的不同层，如全连接层、卷积层和循环神经网络。

LayerNorm的公式如下：

y = (x - mean(x)) / sqrt(var(x) + eps) * weight + bias

其中，x是输入张量，mean(x)和var(x)分别是x沿着特征维度的均值和方差，eps是一个小的常数，用于增加数值稳定性，weight和bias是可学习的参数。

LayerNorm的主要优点是对输入样本的每个特征进行独立归一化，因此适用于各种数据分布。它还可以减少模型在训练和推理过程中的内部协变量偏移问题，提高模型的泛化能力。