详细介绍一下transformer中的残差连接和层归一化

在Transformer中，每个多头注意力层和每个前向神经网络层都有一个残差连接和一个层归一化的操作。

残差连接是指将输入的值与输出的值相加，从而将网络的表现能力增强。因为多个深层网络的叠加容易导致梯度消失或梯度爆炸，残差连接可以保证信息在网络中流动，避免梯度消失或梯度爆炸。

层归一化是指在每个多头注意力层和前向神经网络层中，对每个输入样本进行标准化处理，使得各个特征的均值为0，方差为1。这样做可以使得每个特征的重要性更加平衡，避免了网络中某些特征过于强调而导致的过拟合的问题。因此，层归一化可以提高网络的泛化能力。

在Transformer中，残差连接和层归一化的结合可以加速训练、提高精度和泛化能力。

相关问题

transformer残差连接

Transformer中的残差连接是一种技术，用于在模型的不同层之间传递输入信息。在每个子层之后，输入会与子层的输出进行残差连接，并进行归一化处理。这个连接可以通过跳过一定数量的层来传递信息，从而使得模型能够更好地捕捉输入中的细节和上下文。

具体来说，在Transformer模型中，每个子层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。在这些子层之后，输入会与子层的输出相加，然后进行归一化处理。这样做的目的是为了避免信息在经过多个子层时逐渐消失或扩散。

通过残差连接，模型可以更容易地学习到输入中的细节和上下文信息，同时也有助于减轻梯度消失的问题。这种连接方式被证明对于Transformer模型的训练和性能是非常重要的。

transformer中的残差连接

在Transformer模型中，残差连接是一种特殊的连接方式，用于在深层网络中传递信息和缓解梯度消失的问题。该连接将输入添加到每个子层的输出上，使得网络可以直接学习原始输入的表示。这样做的好处是可以更好地保留输入的信息，减轻网络的训练负担，并提高模型的性能。

具体来说，在Transformer的编码器和解码器中，残差连接被应用于每个子层。在编码器中，每个子层包括一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。在解码器中，除了这两个子层外，还有一个多头注意力机制用于关注编码器的输出。

在每个子层中，残差连接将子层的输出与其输入相加，并在相加后进行归一化处理。这种残差连接使得网络可以更容易地学习输入的表示，并通过层规范化（Layer Normalization）处理来保证网络的稳定性。

总之，Transformer中的残差连接是一种在深层网络中传递信息和缓解梯度消失问题的连接方式，通过将输入添加到子层的输出上，提高模型的性能和训练效果。