网站原型设计流程,在线友情链接,太原建站模板搭建,十堰网站整站优化公司层归一化是针对某一样本的所有特征#xff0c;批归一化是针对所有样本的某一特征。 计算公式#xff1a;#xff08;当前值 - 均值#xff09;/ 标准差。 作用#xff1a;缓解梯度消失和梯度爆炸的问题#xff0c;并提高网络的泛化性能。 为什么Transform和BERT中使用层归… 层归一化是针对某一样本的所有特征批归一化是针对所有样本的某一特征。 计算公式当前值 - 均值/ 标准差。 作用缓解梯度消失和梯度爆炸的问题并提高网络的泛化性能。 为什么Transform和BERT中使用层归一化而不使用批归一化 对序列长度的适应性 层归一化层归一化是对单个样本的所有特征维度进行归一化不受序列长度的影响。在处理变长的序列数据时如自然语言文本无论句子长度如何变化层归一化都能稳定地对每个样本进行归一化操作使得模型能够更好地处理不同长度的输入序列。 批归一化批归一化是对一批样本的同一特征维度进行归一化当处理变长序列数据时由于不同样本的序列长度可能不同会导致在计算均值和方差时出现问题。比如对于较短的序列可能需要在末尾进行填充以达到与其他样本相同的长度这会引入额外的噪声影响归一化的效果。 模型训练的稳定性 层归一化层归一化在计算归一化统计量时仅依赖于当前层的输入不依赖于其他批次的样本因此在训练过程中受批次大小变化的影响较小能够更稳定地进行训练有助于模型更快地收敛。 批归一化批归一化的效果依赖于批次内样本的统计特性如果批次大小较小计算得到的均值和方差可能不准确导致归一化效果不佳进而影响模型的训练稳定性。而在 Transformer 和 BERT 等模型的训练中由于数据的复杂性和硬件限制有时可能无法使用较大的批次大小。 对并行计算的友好性 层归一化层归一化在计算归一化时只需要对单个样本进行操作不需要像批归一化那样等待整个批次的样本都准备好才能进行计算因此更容易实现并行计算能够更好地利用现代硬件的并行计算能力提高训练和推理的效率。 批归一化批归一化需要在批次维度上进行统计量的计算和归一化操作这在一定程度上限制了并行计算的程度尤其是在处理变长序列数据时需要对不同长度的序列进行对齐和填充等操作进一步增加了计算的复杂性和并行计算的难度。 与模型架构的契合度 层归一化Transformer 和 BERT 等模型的架构主要是基于自注意力机制和多层感知机等组件构建的这些组件的输入和输出都是单个样本的特征表示。层归一化能够直接对这些特征进行归一化与模型的架构和计算流程更加契合能够更好地融入到模型的整体结构中有助于提高模型的性能。 批归一化批归一化的设计初衷是针对卷积神经网络等模型其主要目的是加速模型的训练和减少过拟合。在 Transformer 和 BERT 等模型中批归一化的效果并不如在卷积神经网络中那么显著而且可能会引入一些不必要的复杂性和计算开销。 位置信息编码 层归一化在Transform中位置编码采用的是相对的位置编码层归一化是对某个样本做线性变化不会破坏其中的位置信息。
