为什么Transformer要用LayerNorm？
Transformer模型之所以要使用Layer Normalization（层归一化），是因为它在处理序列数据时面临着一些固有的挑战，而Layer Norm能够有效地解决这些问题，并带来诸多好处。下面我将详细解释原因：
1. 解决内部协变量偏移 (Internal Covariate Shift) 的问题
这是Layer Norm最核心的作用，也是它在深度学习中如此受欢迎的关键原因。
什么是内部协变量偏移？
在传统的深度神经网络中，随着训练的进行，每一层网络的参数都会不断更新。当某一层（比如一个隐藏层）的参数发生变化时，它对下一层（或者说更深的网络层）输入的分布也会产生影响。这意味着，后一层的输入数据的分布会随着前一层的参数更新而不断变化。这种现象被称为内部协变量偏移。
为什么内部协变量偏移是个问题？
减慢训练速度： 每一层都需要不断地适应前面层不断变化的输入分布，这就像是在一个不断移动的目标上射击一样，需要更长的时间来收敛。
需要更小的学习率： 为了避免由于输入分布的剧烈变化而导致的梯度爆炸或消失，通常需要使用非常小的学习率，这进一步减慢了训练过程。
对初始化敏感： 网络对初始化的权重变得更加敏感，不好的初始化可能导致模型难以训练。
Layer Norm如何解决这个问题？
Layer Norm对每一个样本在每一个层的激活值进行归一化。具体来说，对于一个样本的某一层激活，Layer Norm会计算该激活在所有特征维度上的均值和方差，然后用这些均值和方差来对该激活的每个特征进行缩放和偏移。
关键点： 与Batch Normalization（批归一化）不同，Batch Norm是针对一个批次中的同一个特征在所有样本上进行归一化。而Layer Norm是针对一个样本在所有特征上进行归一化。
通过在每一层对输入进行归一化，Layer Norm确保了每一层接收到的输入具有相似的统计特性（均值接近0，方差接近1）。这就像是在训练过程中，每一层都能在一个相对稳定的“环境”中进行学习，从而：
加速训练： 使得梯度更新更加稳定，可以使用更大的学习率，加速模型收敛。
降低对初始化的依赖： 模型对初始化的鲁棒性更强。
缓解梯度消失/爆炸： 通过将激活值限制在一个相对固定的范围内，有助于缓解深度网络中常见的梯度问题。
2. 稳定自注意力机制的计算
Transformer的核心是自注意力机制。自注意力机制通过计算查询（Query）、键（Key）、值（Value）之间的相似度来加权聚合信息。
自注意力中的计算：
注意力分数通常是通过计算 $Q K^T$ 得到的。如果$Q$和$K$的维度很大，或者它们的数值范围变化很大，那么$Q K^T$ 的结果也可能包含非常大或非常小的数值。
然后，这些分数会被输入到 Softmax 函数中。如果输入 Softmax 的数值范围差异很大（例如，一些值非常大，一些值非常小），那么 Softmax 的输出会非常“尖锐”，即一个或几个位置的权重接近1，而其他位置的权重接近0。这可能导致模型在学习过程中不稳定，或者使得某些重要的特征被“淹没”。
Layer Norm的作用：
在自注意力机制的计算中（特别是 Query 和 Key 的线性变换之后，计算点积之前，或者在计算完点积后、Softmax 之前），使用 Layer Norm 可以：
稳定 $Q$ 和 $K$ 的数值范围： 确保它们的乘积不会产生极端值。
稳定 Softmax 的输入： 使得 Softmax 的输出分布更加平滑和稳定，避免出现“一枝独秀”的情况，允许模型更好地学习不同特征之间的相对重要性。
提升梯度传播： 稳定激活值的范围也有助于梯度的有效传播，防止出现梯度饱和或爆炸。
3. 提升Transformer模型的泛化能力
虽然不是直接的机制，但Layer Norm通过上述的稳定性和加速训练，间接提升了模型的泛化能力。
更稳定的训练过程： 稳定的训练通常意味着模型不容易过拟合到训练数据中的噪声。
允许更深的网络： Layer Norm的存在使得训练更深层的Transformer模型成为可能。更深的模型通常有更强的表达能力，能够学习到更复杂的模式，从而可能带来更好的泛化性能。
4. Transformer架构的特点与Layer Norm的契合
Transformer模型与其他深度学习模型（如CNN、RNN）在结构上有所不同：
非循环性： Transformer的每一层都独立地处理输入序列，不像RNN那样在时间步之间传递隐藏状态。这使得每一层的处理更加“独立”。
全连接的自注意力： 自注意力机制会计算序列中所有位置之间的关系。
叠加的层： Transformer包含多个编码器和解码器层堆叠。
在这种结构下，每一层都需要处理上一层输出的“特征表示”。Layer Norm能够有效地规范化这些特征表示的分布，确保每一层的输入是相对“干净”和稳定的，这对于多层堆叠的模型尤其重要。
Layer Norm在Transformer中的具体位置：
通常，在Transformer中，Layer Norm会出现在：
MultiHead SelfAttention (多头自注意力) 之后
FeedForward Network (前馈网络) 之后
并且，它通常是与Residual Connection (残差连接) 结合使用的，即：
`Output = LayerNorm(Input + Sublayer(Input))`
这种组合方式（PreLN 或 PostLN）也有一些讨论，但核心目的是利用Layer Norm来稳定子层的输入或输出，并配合残差连接来促进信息流动和梯度传播。
总结一下，Transformer使用Layer Normalization的主要原因包括：
解决内部协变量偏移，加速训练并稳定梯度。
稳定自注意力机制的计算，特别是Softmax函数的输入，提高模型鲁棒性。
允许构建更深层的模型，从而增强模型的表达能力。
提升模型整体的训练稳定性和泛化能力。
Layer Norm是Transformer模型成功的关键技术之一，它使得原本可能难以训练的深度、复杂的序列模型变得可行和高效。
1. 解决内部协变量偏移 (Internal Covariate Shift) 的问题
这是Layer Norm最核心的作用，也是它在深度学习中如此受欢迎的关键原因。
什么是内部协变量偏移？
在传统的深度神经网络中，随着训练的进行，每一层网络的参数都会不断更新。当某一层（比如一个隐藏层）的参数发生变化时，它对下一层（或者说更深的网络层）输入的分布也会产生影响。这意味着，后一层的输入数据的分布会随着前一层的参数更新而不断变化。这种现象被称为内部协变量偏移。
为什么内部协变量偏移是个问题？
减慢训练速度： 每一层都需要不断地适应前面层不断变化的输入分布，这就像是在一个不断移动的目标上射击一样，需要更长的时间来收敛。
需要更小的学习率： 为了避免由于输入分布的剧烈变化而导致的梯度爆炸或消失，通常需要使用非常小的学习率，这进一步减慢了训练过程。
对初始化敏感： 网络对初始化的权重变得更加敏感，不好的初始化可能导致模型难以训练。
Layer Norm如何解决这个问题？
Layer Norm对每一个样本在每一个层的激活值进行归一化。具体来说，对于一个样本的某一层激活，Layer Norm会计算该激活在所有特征维度上的均值和方差，然后用这些均值和方差来对该激活的每个特征进行缩放和偏移。
关键点： 与Batch Normalization（批归一化）不同，Batch Norm是针对一个批次中的同一个特征在所有样本上进行归一化。而Layer Norm是针对一个样本在所有特征上进行归一化。
通过在每一层对输入进行归一化，Layer Norm确保了每一层接收到的输入具有相似的统计特性（均值接近0，方差接近1）。这就像是在训练过程中，每一层都能在一个相对稳定的“环境”中进行学习，从而：
加速训练： 使得梯度更新更加稳定，可以使用更大的学习率，加速模型收敛。
降低对初始化的依赖： 模型对初始化的鲁棒性更强。
缓解梯度消失/爆炸： 通过将激活值限制在一个相对固定的范围内，有助于缓解深度网络中常见的梯度问题。
2. 稳定自注意力机制的计算
Transformer的核心是自注意力机制。自注意力机制通过计算查询（Query）、键（Key）、值（Value）之间的相似度来加权聚合信息。
自注意力中的计算：
注意力分数通常是通过计算 $Q K^T$ 得到的。如果$Q$和$K$的维度很大，或者它们的数值范围变化很大，那么$Q K^T$ 的结果也可能包含非常大或非常小的数值。
然后，这些分数会被输入到 Softmax 函数中。如果输入 Softmax 的数值范围差异很大（例如，一些值非常大，一些值非常小），那么 Softmax 的输出会非常“尖锐”，即一个或几个位置的权重接近1，而其他位置的权重接近0。这可能导致模型在学习过程中不稳定，或者使得某些重要的特征被“淹没”。
Layer Norm的作用：
在自注意力机制的计算中（特别是 Query 和 Key 的线性变换之后，计算点积之前，或者在计算完点积后、Softmax 之前），使用 Layer Norm 可以：
稳定 $Q$ 和 $K$ 的数值范围： 确保它们的乘积不会产生极端值。
稳定 Softmax 的输入： 使得 Softmax 的输出分布更加平滑和稳定，避免出现“一枝独秀”的情况，允许模型更好地学习不同特征之间的相对重要性。
提升梯度传播： 稳定激活值的范围也有助于梯度的有效传播，防止出现梯度饱和或爆炸。
3. 提升Transformer模型的泛化能力
虽然不是直接的机制，但Layer Norm通过上述的稳定性和加速训练，间接提升了模型的泛化能力。
更稳定的训练过程： 稳定的训练通常意味着模型不容易过拟合到训练数据中的噪声。
允许更深的网络： Layer Norm的存在使得训练更深层的Transformer模型成为可能。更深的模型通常有更强的表达能力，能够学习到更复杂的模式，从而可能带来更好的泛化性能。
4. Transformer架构的特点与Layer Norm的契合
Transformer模型与其他深度学习模型（如CNN、RNN）在结构上有所不同：
非循环性： Transformer的每一层都独立地处理输入序列，不像RNN那样在时间步之间传递隐藏状态。这使得每一层的处理更加“独立”。
全连接的自注意力： 自注意力机制会计算序列中所有位置之间的关系。
叠加的层： Transformer包含多个编码器和解码器层堆叠。
在这种结构下，每一层都需要处理上一层输出的“特征表示”。Layer Norm能够有效地规范化这些特征表示的分布，确保每一层的输入是相对“干净”和稳定的，这对于多层堆叠的模型尤其重要。
Layer Norm在Transformer中的具体位置：
通常，在Transformer中，Layer Norm会出现在：
MultiHead SelfAttention (多头自注意力) 之后
FeedForward Network (前馈网络) 之后
并且，它通常是与Residual Connection (残差连接) 结合使用的，即：
`Output = LayerNorm(Input + Sublayer(Input))`
这种组合方式（PreLN 或 PostLN）也有一些讨论，但核心目的是利用Layer Norm来稳定子层的输入或输出，并配合残差连接来促进信息流动和梯度传播。
总结一下，Transformer使用Layer Normalization的主要原因包括：
解决内部协变量偏移，加速训练并稳定梯度。
稳定自注意力机制的计算，特别是Softmax函数的输入，提高模型鲁棒性。
允许构建更深层的模型，从而增强模型的表达能力。
提升模型整体的训练稳定性和泛化能力。
Layer Norm是Transformer模型成功的关键技术之一，它使得原本可能难以训练的深度、复杂的序列模型变得可行和高效。
网友意见
这个问题看起来很简单，但是却非常有价值。很多人现在并不关心。
我们要先看一下，不管在哪个维度上做noramlization，本质都是为了让数据在这个维度上归一化，因为在训练过程中，上一层传递下去的值千奇百怪，什么样子的分布都有
BatchNorm就是通过对batch size这个维度归一化来让分布稳定下来。
LayerNorm则是通过对Hidden size这个维度归一化来让某层的分布稳定。
BN取的是不同样本的同一个特征，而LN取的是同一个样本的不同特征。
在BN和LN都能使用的场景中，BN的效果一般优于LN，原因是基于不同数据，同一特征得到的归一化特征更不容易损失信息。
但是有些场景是不能使用BN的，例如batchsize较小或者在RNN中，这时候可以选择使用LN，LN得到的模型更稳定且起到正则化的作用。LN能应用到小批量和RNN中是因为LN的归一化统计量的计算是和batchsize没有关系的。
SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合，赋予权重，让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法
额外补充一点吧。对于NLP任务来说，我们希望的是每句话内分布一致，即hidden size维度，所以LN可以做到；batch的分布norm没有什么意义。
类似的话题
-
Transformer模型之所以要使用Layer Normalization（层归一化），是因为它在处理序列数据时面临着一些固有的挑战，而Layer Norm能够有效地解决这些问题，并带来诸多好处。下面我将详细解释原因：1. 解决内部协变量偏移 (Internal Covariate Shift) ............. -
Transformer：为何是多模态任务的“万能钥匙”？在人工智能领域，我们总在不断探索如何让机器更好地理解和处理这个丰富多彩的世界。而这个世界，绝非仅仅是文字的海洋，它更是图像、声音、视频等多种信息的交织。如何让AI像我们一样，能够“看”得见，“听”得清，并且将这些感官信息融会贯通，便是多模态任务.............
-
Transformer 模型之所以广泛采用 Layer Normalization（层归一化），而不是 Batch Normalization（批归一化）或其他归一化方法，背后有几个关键原因，这些原因与 Transformer 的架构特性以及它们在处理序列数据时的表现息息相关。下面我将详细阐述这些原.............
-
在 Vision Transformer (ViT) 的一些实现中，你会发现 QKV（Query, Key, Value）矩阵中的 Key（K）矩阵通常是没有偏置项（bias）的。这背后有一些设计上的考量，虽然在其他模型中或者其他场景下，Key 矩阵加上偏置项也并不少见。要理解这一点，咱们得从 Tr.............
-
咱们来聊聊 Transformer 模型里那个最核心、也最容易让人摸不着头脑的部分：Q、K、V。别看这三个字母简单，它们可是整个 Transformer 乃至很多现代深度学习模型能够“理解”上下文、抓住重点的关键。如果你把它比作一个老师在给学生上课，Q、K、V 就是老师区分学生、找到真正想问问题的学.............
-
近年来，自由主义在全球范围内的影响力确实呈现出明显的衰落趋势，这一现象涉及经济、政治、社会、技术、文化等多个层面的复杂互动。以下从多个维度详细分析自由主义衰落的原因： 一、经济全球化与贫富差距的加剧1. 自由主义经济政策的局限性 自由主义经济学强调市场自由、私有化、减少政府干预，但其在21世.............
-
俄乌战争期间，虚假信息（假消息）的传播确实非常广泛，其背后涉及复杂的国际政治、媒体运作、技术手段和信息战策略。以下从多个角度详细分析这一现象的成因： 1. 信息战的直接动因：大国博弈与战略竞争俄乌战争本质上是俄罗斯与西方国家（尤其是美国、北约）之间的地缘政治冲突，双方在信息领域展开激烈竞争： 俄罗斯.............
-
政府与军队之间的关系是一个复杂的政治与军事体系问题，其核心在于权力的合法性和制度性约束。虽然政府本身可能不直接持有武器，但通过法律、组织结构、意识形态和历史传统，政府能够有效指挥拥有武器的军队。以下是详细分析： 一、法律授权与国家主权1. 宪法与法律框架 政府的权力来源于国家宪法或法律。例如.............
-
关于“传武就是杀人技”的说法，这一观点在历史、文化和社会语境中存在一定的误解和偏见。以下从历史、文化、现代演变和误解来源等多个角度进行详细分析： 一、历史背景：武术的原始功能与社会角色1. 自卫与生存需求 中国传统武术（传武）的起源与农耕社会、游牧民族的生存环境密切相关。在古代，武术的核心功.............
-
关于近代历史人物是否能够“翻案”的问题，需要结合历史背景、人物行为对国家和民族的影响，以及历史评价的客观性进行分析。袁世凯和汪精卫作为中国近代史上的重要人物，其历史评价确实存在复杂性和争议性，但“不能翻案”的结论并非基于单一因素，而是综合历史、政治、道德等多方面考量的结果。以下从历史背景、人物行为、.............
-
关于“俄爹”这一称呼，其来源和含义需要从多个角度分析，同时要明确其不尊重的性质，并指出如何正确回应。以下是详细解析和反驳思路： 一、称呼的来源与可能的含义1. 可能的字面拆解 “俄”是“俄罗斯”的拼音首字，而“爹”在中文中通常指父亲，带有亲昵或戏谑的意味。 若将两者结合，可能暗示.............
-
民国时期（19121949）虽然仅持续约37年，却涌现出大量在文学、艺术、科学、政治、哲学等领域具有划时代意义的“大师级人物”。这一现象的出现，是多重历史、社会、文化因素共同作用的结果。以下从多个维度进行详细分析： 一、思想解放与文化启蒙的浪潮1. 新文化运动（19151923） 思想解放.............
-
航空航天领域在待遇和职业环境上确实存在一定的挑战，但国家在该领域取得的飞速发展，主要源于多方面的国家战略、技术积累和系统性支持。以下从多个维度详细分析这一现象： 一、国家战略与长期投入：推动技术突破的核心动力1. 国家层面的战略目标 航空航天技术往往与国家的科技竞争力、国家安全和国际地位密切.............
-
吴京作为中国知名演员、导演，近年来因《战狼2》《英雄联盟》等作品及个人生活引发公众关注，其形象和言论在不同语境下存在争议，导致部分人对其产生负面评价。以下从多个角度详细分析可能的原因： 1. 个人生活与公众形象的冲突 妻子被曝光：2018年，吴京妻子的近照和视频被网友扒出，引发舆论争议。部分人.............
-
近年来，全球范围内对乌克兰的支持确实呈现出显著增加的趋势，这一现象涉及多重因素，包括国际局势、地缘政治博弈、信息传播、经济援助、民族主义情绪以及国际社会的集体反应。以下从多个角度详细分析这一现象的成因： 1. 俄乌战争的爆发与国际社会的集体反应 战争的爆发：2022年2月，俄罗斯对乌克兰发动全面入侵.............
-
《是大臣》《是首相》等政治剧之所以能在编剧缺乏公务员经历的情况下取得成功，主要源于以下几个关键因素的综合作用： 1. 构建政治剧的底层逻辑：制度与权力的结构性认知 政治体制的系统性研究：编剧可能通过大量研究英国议会制度、政府运作流程、政党政治规则（如议会制、内阁制、党鞭系统等）来构建剧情。例如.............
-
关于“剧组中男性可以坐镜头箱而女性不能”的现象，这一说法可能存在误解或过度泛化的倾向。在影视拍摄中，镜头箱（通常指摄影机或固定设备）与演员的性别并无直接关联，但若涉及性别差异的讨论，可能与以下多方面因素相关： 1. 传统性别刻板印象的延续 历史背景：在传统影视文化中，男性常被赋予主导、主动的角.............
-
印度在俄乌战争中不公开表态、在安理会投票中对俄罗斯的决议案弃权，这一行为背后涉及复杂的地缘政治、经济利益和外交策略考量。以下是详细分析： 1. 与俄罗斯的经济与军事合作 能源依赖：印度是俄罗斯的重要能源进口国，2022年俄乌战争爆发后，印度从俄罗斯进口了大量石油和天然气，以缓解对西方能源的依赖。尽管.............
-
关于“公知”与高校知识分子的关系，这一现象涉及中国社会、教育体系、媒体环境以及知识分子角色的多重因素。以下从多个维度进行分析： 一、高校知识分子的特殊性1. 教育背景与专业素养 高校知识分子通常拥有高等教育背景，具备较强的知识储备和批判性思维能力。这种专业素养使他们更倾向于参与公共讨论，尤其.............
-
短视频平台在字幕中对“死”“钱”“血”等字打上马赛克，主要出于以下几方面的考虑，涉及内容监管、文化规范、法律合规和平台运营策略： 1. 避免敏感内容传播这些字可能与以下敏感话题相关，平台通过屏蔽来防止违规内容扩散： “死”：可能涉及自杀、死亡、濒死等话题，容易引发负面情绪或被用于极端内容（如自杀教程.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有