大模型 (LLM) 中常用的 Normalization 有什么？ - 知乎
LayerNorm 其实目前主流的 Normalization 有个通用的公式 其中， 为均值， 为归一化的分母，比如对 LayerNorm 来说他是标准差，对 WeightNorm 来说是 L2 范数。 和 为可学习的参数，可 …
如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？
Normalization这个事得好好掰扯掰扯。 上古时期，网络经常在初始几个iteration之后，loss还没下降就不动，必须得把每一层的gradient与weight的比值打印出来，针对性地调整每一层的初始 …
手机微信接收的文件存储在哪？ - 知乎
我之前还在用QQ浏览器时在此页面直接用QQ浏览器打开 但其实此时微信并没有将这个文件放在你手机里大佬所说的那个位置，而是放在了一个你访问不了的文件夹里。（推测和那些微信占用 …
Transformer 为什么使用 Layer normalization，而不是batchNorm？
Feb 13, 2023 · Layer Normalization 是对 单个样本的所有维度 特征做归一化。 在 NLP 中相当于对 一个 batch 内的 每个句子内所有位置的词 做归一化 6.4 BN 和 LN 的关系 BN 和 LN 都可以比 …
CNN为什么要用BN， RNN为何要用layer Norm？ - 知乎
Normalization 不管是 Batch Normalization 还是 Layer Normalization， Normalization的目的是为了把输入转化成均值为0方差为1的数据。 换句话说，这里的 Normalization 其实应称为 …
深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？ - 知乎
Normalization是一个统计学中的概念，我们可以叫它 归一化或者规范化，它并不是一个完全定义好的数学操作 (如加减乘除)。 它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整，在数据预处理时是非常 …
Layer Normalization中为啥需要居中和缩放？ - 知乎
normalization， 包括Batch Norm, Layer Norm，Instance Norm都能被统一到一种形式： scale* ( (x-mean)/std_var) + shift 不同的Norm，统计mean和var的维度不一样而已，这里不详细展开， …
如何评价Kaiming He的Transformers without Normalization？
Therefore, we consider activations of a neural network to be normalized, if both their mean and their variance across samples are within predefined intervals. If mean and variance of x are …
神经网络的输入层如果用了Batch Normalization，还需要对输入数 …
神经网络的输入层如果用了Batch Normalization，还需要对输入数据进行标准化处理吗？ 输入BN层已经能够将输入数据的均值和方差进行自适应的调整了，那么在输入神经网络之前是否 …
Weight Normalization 相比batch Normalization 有什么优点呢？
Weight Normalization和Batch Normalization都属于参数重写（Reparameterization）的方法，只是采用的方式不同，Weight Normalization是对网络权值W进行normalization，因此也称 …