网站栏目列表,揭阳专业做网站,搭建公司网站需要多少钱,网站优化教程❤️觉得内容不错的话#xff0c;欢迎点赞收藏加关注#x1f60a;#x1f60a;#x1f60a;#xff0c;后续会继续输入更多优质内容❤️ #x1f449;有问题欢迎大家加关注私戳或者评论#xff08;包括但不限于NLP算法相关#xff0c;linux学习相关#xff0c;读研读博… ❤️觉得内容不错的话欢迎点赞收藏加关注后续会继续输入更多优质内容❤️ 有问题欢迎大家加关注私戳或者评论包括但不限于NLP算法相关linux学习相关读研读博相关...... 博主原文链接https://www.yourmetaverse.cn/nlp/484/ 封面图由文心一格生成 为什么Transformer模型中使用Layer NormalizationLayer Norm而不是Batch NormalizationBN
在当今深度学习的浪潮中Transformer模型已成为自然语言处理NLP的一颗璀璨明星。自从其在2017年被提出以来Transformer已在机器翻译、文本生成、语音识别等领域取得了显著成就。在深度学习模型的训练过程中Normalization技术扮演着至关重要的角色它不仅加速了训练过程还提高了模型的泛化能力。在众多Normalization技术中为何Transformer选择了Layer NormalizationLayer Norm而非更为普遍的Batch NormalizationBN
Transformer架构概览
Transformer模型的核心在于其自注意力机制该机制能够处理输入序列中不同部分之间的依赖关系。此外多头注意力机制允许模型同时从不同的表示子空间获取信息。Normalization在这一架构中起着关键作用它有助于维持梯度流动避免在深层网络中出现梯度消失或爆炸的问题。
Batch NormalizationBN简介
BN通过对每个mini-batch内的数据进行标准化来调整其均值和方差。这种技术在许多深度神经网络中都显示出显著的优势例如加速收敛速度和减少对初始参数设置的依赖。然而BN的有效性依赖于较大的batch大小这在处理小批量数据或单个数据样本时成为一个限制。
Layer NormalizationLayer Norm简介
与BN不同Layer Norm是沿特征维度对单个数据样本进行标准化。它的一个关键优点是不依赖于batch的大小使其适用于小批量甚至单样本的场景。这种独立于batch大小的特性使Layer Norm成为处理变长序列和小批量数据的理想选择。
为什么Transformer选择Layer Norm而不是BN
在Transformer的上下文中Layer Norm的优势尤为明显
计算依赖性BN依赖于整个mini-batch的数据这与Transformer并行处理机制的需求相悖。序列长度变化Transformer通常处理不同长度的序列BN难以适应这种变化而Layer Norm则无此问题。训练稳定性Layer Norm在处理变长输入时显示出更好的稳定性这对于提高模型的泛化能力至关重要。内存效率处理大规模数据时Layer Norm的内存效率优于BN这对于构建大型模型尤为重要。 ❤️觉得内容不错的话欢迎点赞收藏加关注后续会继续输入更多优质内容❤️ 有问题欢迎大家加关注私戳或者评论包括但不限于NLP算法相关linux学习相关读研读博相关......
