为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎
tf.tensor2tensor的作者也是Vaswani，那么我认为tf.tensor2tensor应该是符合作者最初的源码设计的，通过翻阅源码（看了无数的文件，大家可以试试，真的很多，各种function封装...)，我确认了作者自己 …
大模型 (LLM) 中常用的 Normalization 有什么？ - 知乎
LayerNorm 是 Transformer 中的老朋友了，基本每个大模型都用到它。 它的工作原理其实很简单，就是对每一个样本的隐藏层输出进行归一化处理，把均值拉到0，标准差拉到1。 这样做的好处是，可以 …
Why do transformers use layer norm instead of batch norm?
Jun 28, 2020 · Both batch norm and layer norm are common normalization techniques for neural network training. I am wondering why transformers primarily use layer norm.
为什么Transformer要用LayerNorm？
因此，LayerNorm针对样本的归一化，等同于于对层的输入进行归一化。 除此之外，我们在图3的示例中，也能感受到LayerNorm是在批次中不同位置逐层进行归一化的。 这正是这一原因，LayerNorm才 …
Pytorch中需要使用多个LayerNorm层时，可以只初始化一个层吗？ - 知乎
Jan 8, 2024 · 在这个例子中， self.layernorm1 和 self.layernorm2 实际上指向的是同一个 LayerNorm 对象，所以它们的参数是共享的。 这意味着，当你在训练过程中更新 LayerNorm 的参数时，这些更新 …
transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化方 …
那么再看layernorm，恰好就是在每个token上的H维特征上做的归一化，而batchnorm是对于每维特征独立做归一化。 比较不靠谱的说的是说用batchnorm是对两句话的相同位置的词做norm没有逻辑意 …
为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎
为什么Transformer选择LayerNorm而非BatchNorm? 层归一化在 Transformer 中的作用是什么? 归一化和标准化有什么区别? 5.Code: 手撕归一化 LayerNorm与BatchNorm对比 一、BatchNorm原理与公式 …
CNN为什么要用BN， RNN为何要用layer Norm？ - 知乎
。。 这些ConvNext 里面的改进中的一个或者几个理由。 真的要理解的话我们可以做ablation study。 把这些理由一个个的拎出来单看。 但简单说的话，LayerNorm 在现代CNN里是适用的，甚至是更好的 …
如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？ - 知乎
虽然没有梯度消失问题了，但sigmoid的性能还是不如relu 当时普遍的观点是：有了ReLU+Batch Norm等一系列工作，神经网络的梯度消失问题被彻底解决了，神经网络不再难训练，不再需要每一层单独调 …
为什么在CNN时代大部分网络用BatchNorm，但Transformer …
为什么在CNN时代大部分网络用BatchNorm，但Transformer里LayerNorm就足够？ CNN时代很多网络都会用BatchNorm，并且batch size对性能影响非常大，一般batchsize越大越好。 为什么到 …