transformer中的layernorm

Transformer中的LayerNorm是指在每个Transformer的子层中使用的一种归一化方法。它可以使隐藏层的输入具有相似的均值和方差，从而提高模型的训练效果。这种归一化方法通常在每个子层的输入和输出处应用。

相关问题

transformer中layernorm作用

在Transformer模型中，Layer Normalization（层归一化）用于对输入的向量进行标准化处理，使得每个特征在不同样本中均值为0、方差为1，从而在训练过程中减少了内部协变量偏移（internal covariate shift），使得网络能够更快地收敛。此外，它还可以降低模型中的异方差（heteroscedasticity）问题，从而加速训练和提高模型性能。

transformer中layernorm的作用

Transformer中的LayerNorm是对每个样本的每个特征进行标准化的一种方法。它的作用是在模型中增加稳定性。

具体来说，LayerNorm将输入张量的每个特征进行归一化，使得每个特征的平均值为0，标准差为1。这样做的好处是，可以避免输入特征之间的比例差异对模型的影响，使得模型更加稳定和可靠。

除了增加模型的稳定性之外，LayerNorm还可以加速模型的训练和收敛速度，减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。