transformer中layernorm的作用

Transformer中的LayerNorm是一种归一化技术，用于在每个Transformer层中标准化输入和输出向量。其作用包括：

1. 减少内部协变量偏移：内部协变量偏移是指神经网络中不同层之间输入分布的变化对模型训练的影响。通过标准化每层的输入和输出向量，可以减少内部协变量偏移，提高模型的泛化能力。

2. 增强模型的稳定性：标准化可以使得每个向量的均值为0，方差为1，从而使得模型对于输入的小变化更加稳定，减小了模型对于噪声的敏感性。

3. 提高训练速度：标准化可以使得神经网络的激活函数的输出在较小的范围内，从而使得反向传播的梯度更加稳定，减少了训练的迭代次数。

总之，LayerNorm的作用是提高Transformer模型的稳定性和泛化能力，加速训练过程，从而使得模型更加有效地学习输入数据的特征。