Transformer中的归一化再探索：批量归一化与层归一化的对比

"这篇论文《再思考Transformer中的Batch Normalization》深入探讨了自然语言处理（NLP）领域中，为何通常使用层归一化（Layer Normalization, LN）而非批量归一化（Batch Normalization, BN）。BN在计算机视觉领域广泛应用，但在NLP任务中效果不佳，原因是BN在训练过程中可能会导致性能显著下降。作者通过系统性研究Transformer模型，揭示了BN表现不佳的根本原因，并提出了一种新的归一化方法——Power Normalization (PN)来解决这个问题。" 在神经网络中，归一化技术是非常关键的一环，它有助于加速训练过程、提高模型稳定性和泛化能力。层归一化和批量归一化是两种主要的归一化策略。 **批量归一化（BN）** 是在2015年由Ioffe和Szegedy提出的，其核心思想是在每个mini-batch的数据上进行标准化操作，即计算均值和方差，然后对数据进行缩放和平移。BN在图像识别等计算机视觉任务中表现出色，因为它可以有效地缓解内部协变量位移问题，即随着网络深度增加，每一层输入分布的变化。 **层归一化（LN）** 则是针对NLP任务设计的，由Ba等人在2016年提出。与BN不同，LN对每个序列元素的隐藏状态进行归一化，而不是整个批次。这种做法避免了BN在处理变长序列时的挑战，因为NLP任务中的序列长度通常不固定。 然而，尽管LN在NLP中更受欢迎，但BN在NLP任务中为何表现不佳的问题尚未得到充分解释。论文指出，NLP数据在批次维度上的统计特性存在大幅波动，这在训练过程中可能导致BN的不稳定。这些波动使得BN在处理NLP数据时难以维持恒定的统计特性，从而影响模型的训练。 为了解决这个问题，论文提出了**Power Normalization (PN)** 方法。PN通过放松BN中的均值和方差计算，降低了对批次大小敏感性的依赖，从而在保持BN优势的同时，解决了在NLP任务中BN性能下降的问题。PN的引入旨在改善BN的稳定性，并且可能适用于其他对批次大小变化敏感的领域。 这篇研究不仅揭示了NLP中BN表现不佳的原因，还提供了一种新的归一化策略，以适应NLP任务的特性，有望推动NLP模型的进一步优化。未来的研究可能还会探索如何将PN与其他归一化技术结合，以实现更高效、更稳定的模型训练。