transformer中的层归一化
时间: 2023-09-25 12:11:42 浏览: 72
Transformer中的层归一化是一种归一化技术,用于将神经网络中间层的输出标准化。在传统的批次归一化(Batch Normalization)中,每个批次的样本都被标准化,而在层归一化中,每层的输出被标准化。这种方法可以减少在训练过程中由于批次大小不同而导致的标准化误差,从而提高模型的鲁棒性。
具体来说,层归一化通过对每个样本的所有特征进行标准化来计算均值和方差,使得每个特征都有相同的尺度。然后,使用这些标准化的值来计算每个特征的输出。这种方法可以使得模型对输入数据中的小变化更加敏感,从而提高模型的性能。
相关问题
transformer层归一化
Transformer中的归一化主要是通过Layer Normalization和Batch Normalization来实现的。Layer Normalization是对每个样本的每个特征维度进行归一化,而Batch Normalization是对每个特征维度在一个batch内进行归一化。相比之下,Layer Normalization更适合在RNN等序列模型中使用,而Batch Normalization更适合在CNN等卷积模型中使用。
transformer 层归一化
在 Transformer 模型中,Layer Normalization 是一种常用的归一化技术。它是在每个 Transformer 层的输入和输出之间进行的一种归一化。具体来说,它通过对每个样本的所有特征进行标准化来减少内部协变量偏移。它与 Batch Normalization 不同,Batch Normalization 是在每个 mini-batch 中进行的归一化。由于 Batch Normalization 可能导致由于 mini-batch 的大小和分布的变化而引入噪声,因此 Layer Normalization 在 Transformer 模型中更为常用。
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