transformer中的归一化层的作用,以及为什么选择LN做归一化
时间: 2023-11-04 19:14:06 浏览: 156
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。
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%"]
[ .reference_list ]
chitgpt向量的归一化
ChitGPT使用的是基于BERT的预训练模型,在训练过程中使用了Layer Normalization进行向量的归一化。Layer Normalization是一种在神经网络中常用的归一化方法,它将每个样本的特征向量进行归一化,使得它们的均值为0,标准差为1,从而加速模型的训练和收敛。
在ChitGPT中,Layer Normalization被应用在每个Transformer block的输入和输出中,即在每个Multi-Head Attention和Feed Forward层之前和之后。具体来说,对于一个输入矩阵X,Layer Normalization的计算公式如下:
LN(X) = (X - μ) / σ * γ + β
其中,μ和σ分别表示X的均值和标准差,γ和β是可学习的缩放和偏移参数。通过Layer Normalization,ChitGPT能够更好地处理输入数据的变化和差异,从而提高模型的稳定性和泛化能力。
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