层归一化 LayerNorm
层归一化 LayerNorm
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层归一化（Layer Normalization）是深度学习中用于归一化神经网络各层输入的技术
1. 归一化的作用
在神经网络训练中，各层输入数据分布会随训练变化，即“内部协变量偏移”，这会导致训练变慢、模型难以收敛，还可能使梯度消失或爆炸，影响模型性能。归一化可解决这些问题，加速训练收敛，提高模型稳定性和泛化能力。
2. 层归一化的计算过程
3. 层归一化与其他归一化方法的区别
- 归一化维度：与批量归一化（Batch Normalization）对一批数据的同一维度特征归一化不同，层归一化对每个样本的所有维度特征归一化，更适合处理序列数据等。
- 适用场景：层归一化在自然语言处理的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等模型中应用广泛，能有效处理序列中各时间步的输入变化，提高模型对不同长度序列的适应性。
4. 计算举例
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