類似站酷的設(shè)計(jì)類網(wǎng)站,會(huì)員卡系統(tǒng)多少錢一套,四川網(wǎng)站seo設(shè)計(jì),門戶網(wǎng)站 建設(shè)LayerNorm — PyTorch 2.9 documentation layernorm不是對(duì)通道進(jìn)行歸一化。而是對(duì)選定維度進(jìn)行歸一化。被選定的維度作為一個(gè)整體#xff0c;計(jì)算出方差和均值然后進(jìn)行對(duì)被選定維度進(jìn)行歸一化。 #xff08;整體歸一化的意思就是#xff0c;如果把[C, H, W]作為歸一化維度…LayerNorm — PyTorch 2.9 documentationlayernorm不是對(duì)通道進(jìn)行歸一化。而是對(duì)選定維度進(jìn)行歸一化。被選定的維度作為一個(gè)整體計(jì)算出方差和均值然后進(jìn)行對(duì)被選定維度進(jìn)行歸一化。整體歸一化的意思就是如果把[C, H, W]作為歸一化維度那么C*H*W 個(gè)元素來進(jìn)行計(jì)算均值和方差然后進(jìn)行歸一化。它的主要作用是將每層特征輸入到激活函數(shù)之前進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化使其轉(zhuǎn)換為均值為0方差為1的數(shù)據(jù)從而避免數(shù)據(jù)落在激活函數(shù)的飽和區(qū)減少梯度消失的問題。LayerNorm 可以應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任何層包括卷積層和循環(huán)層通常放在激活函數(shù)之前。Q為什么公式是這樣而不是直接除以總和呢A以前的歸一化是x_i x_i / sum(x) 即讓所有元素綜合為1.這種主要應(yīng)用于生成概率分布注意力權(quán)重等。而深度學(xué)習(xí)中的歸一化目標(biāo)是為了 調(diào)整數(shù)據(jù)的整體分布使其更加穩(wěn)定均值為0標(biāo)準(zhǔn)差為1其主要是為了穩(wěn)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、加速收斂、防止梯度問題Qlayernorm歸一化之后若不進(jìn)行縮放偏移則均值為0標(biāo)準(zhǔn)差為1.這有什么意義呢能確定它的范圍嗎pytorch中有個(gè)很神奇的規(guī)則就是 如果寫成layerNorm(dim) 其中dim是整數(shù)則默認(rèn)對(duì)最后一個(gè)維度進(jìn)行歸一化。PyTorch 的底層規(guī)則根據(jù) PyTorch 的設(shè)計(jì)當(dāng)normalized_shape是一個(gè)整數(shù)時(shí)它會(huì)被自動(dòng)解釋為一個(gè)僅包含該整數(shù)的列表即normalized_shape [dim]。這個(gè)列表指明了要對(duì)輸入張量的最后len(normalized_shape)個(gè)維度進(jìn)行歸一化。參考LayerNorm在CV與NLP中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)-CSDN博客標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布_百度百科10分鐘搞清楚為什么Transformer中使用LayerNorm而不是BatchNormNormalization技術(shù) - 掘金B(yǎng)uild Better Deep Learning Models with Batch and Layer Normalization | Pinecone