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阿里巴巴网站运营怎么做,夏门建设局网站,网站js代码检测,专门做茶叶的网站LayerNorm — PyTorch 2.9 documentation layernorm不是对通道进行归一化。而是对选定维度进行归一化。被选定的维度作为一个整体#xff0c;计算出方差和均值然后进行对被选定维度进行归一化。 #xff08;整体归一化的意思就是#xff0c;如果把[C, H, W]作为归一化维度…LayerNorm — PyTorch 2.9 documentationlayernorm不是对通道进行归一化。而是对选定维度进行归一化。被选定的维度作为一个整体计算出方差和均值然后进行对被选定维度进行归一化。整体归一化的意思就是如果把[C, H, W]作为归一化维度那么C*H*W 个元素来进行计算均值和方差然后进行归一化。它的主要作用是将每层特征输入到激活函数之前进行标准化使其转换为均值为0方差为1的数据从而避免数据落在激活函数的饱和区减少梯度消失的问题。LayerNorm 可以应用于神经网络的任何层包括卷积层和循环层通常放在激活函数之前。Q为什么公式是这样而不是直接除以总和呢A以前的归一化是x_i x_i / sum(x) 即让所有元素综合为1.这种主要应用于生成概率分布注意力权重等。而深度学习中的归一化目标是为了 调整数据的整体分布使其更加稳定均值为0标准差为1其主要是为了稳定神经网络训练、加速收敛、防止梯度问题Qlayernorm归一化之后若不进行缩放偏移则均值为0标准差为1.这有什么意义呢能确定它的范围吗pytorch中有个很神奇的规则就是 如果写成layerNorm(dim) 其中dim是整数则默认对最后一个维度进行归一化。PyTorch 的底层规则根据 PyTorch 的设计当normalized_shape是一个整数时它会被自动解释为一个仅包含该整数的列表即normalized_shape [dim]。这个列表指明了要对输入张量的最后len(normalized_shape)个维度进行归一化。参考LayerNorm在CV与NLP中的应用与实现-CSDN博客标准正态分布_百度百科10分钟搞清楚为什么Transformer中使用LayerNorm而不是BatchNormNormalization技术 - 掘金Build Better Deep Learning Models with Batch and Layer Normalization | Pinecone