transformer的LN层

在Transformer模型中，LN（Layer Normalization）层是一种用于规范化输入向量的技术，它可以提高模型的训练效率和稳定性。在LN层中，对于每个输入向量的每个维度，都会计算该维度上的均值和方差，然后对该维度上的值进行规范化（即将其减去均值并除以标准差）。这样可以使得模型输入的分布更加稳定，从而提高模型的训练效果。在Transformer模型中，LN层通常被应用在每个子层（如Multi-Head Attention和Feedforward子层）的输出之后。

相关问题

BN LN transformer

BN-LN Transformer 是一种改进的 Transformer 模型，它在原始的 Transformer 模型基础上引入了 Batch Normalization (BN) 和 Layer Normalization (LN) 技术。

Batch Normalization 是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过对每个 mini-batch 的输入进行归一化，可以减少内部协变量转移（internal covariate shift），加快网络收敛速度，并且有一定的正则化效果。

Layer Normalization 是另一种常用的归一化技术，它对每个神经网络层的输出进行归一化，使得每个神经元的激活值具有相似的分布。与 Batch Normalization 不同，Layer Normalization 不依赖于 mini-batch 的统计信息，因此在训练和推理阶段表现更加稳定。

将 BN 和 LN 技术应用到 Transformer 模型中，可以进一步增强模型的学习能力和泛化能力。BN-LN Transformer 在训练过程中使用 Batch Normalization 技术，而在推理过程中使用 Layer Normalization 技术，从而在不同阶段获得更好的性能。

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%"]
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