swin transformer模块,LN是什么

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它在保持原始Swin Transformer的阶段、块和通道设置的基础上，通过引入局部窗口注意力机制和跨阶段连接来提高模型的效率和准确性。其中，LN是Layer Normalization的缩写，是一种常用的神经网络正则化方法，用于在每个层之间标准化输入，以加速训练和提高模型的泛化能力。

在Swin Transformer中，LN被应用于每个块的输入和输出，以及每个跨阶段连接的输入和输出。通过对输入进行标准化，LN可以减少内部协变量移位的影响，从而提高模型的稳定性和收敛速度。此外，Swin Transformer还使用了一种新型的LN变体，称为Swin LN，它可以进一步提高模型的性能和效率。