深度学习中Dropout和Layer Normalization技术的使用

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本文探讨深度学习中Dropout和Layer Normalization的应用，包括它们的理论依据、实现方式和常见疑问。引用了相关论文及Nematus项目的实现，并讨论了在RNN中Dropout的位置、State Below的LN处理、Scan内的Dropout可行性以及残差连接的效果。

两者的论文：

Dropout：http://www.jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf

Layer Normalization:  https://arxiv.org/abs/1607.06450


RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf

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【深度学习】Layer Normalization
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LayerNorm（层归一化）详解：原理、实现与应用
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在深度神经网络训练过程中，内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）是一个常见问题，即每一层输入的分布会随着前一层参数的更新而不断变化，导致训练过程不稳定。为了解决这个问题，归一化技术被引入，其中批量归一化（Batch Normalization, BN）在卷积神经网络中取得了显著效果。对批量大小敏感：在小批量或在线学习场景下效果不佳。不适用于循环神经网络：RNN的序列长度可变，难以维护不同时间步的统计信息。层归一化。
深度学习——Dropout的基本用法
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09-28 6037
Dropout是一种在学习的过程中随机删除神经元的方法。训练时，随机选出隐藏层的神经元，然后将其删除。被删除的神经元不再进行信号的传递，如下图所示。训练时，每传递一次数据，就会随机选择要删除的神经元。然后，测试时，虽然会传递所有的神经元信号，但是对于各个神经元的输出， 要乘上训练时的删除比例后再输出。Dropout的核心思想是在训练神经网络时，随机地关闭一些神经元（或节点）它们以及与下一层神经元之间的连接。
深度学习中的正则化技术：Dropout的原理与应用
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本文深入探讨了深度学习中的正则化技术，特别是Dropout方法的工作原理及其在模型训练中的应用。章节内容涵盖了Dropout的数学基础，包括如何通过模型集成和权重缩放推理规则来近似整个集成的预测。文中还讨论了Dropout相对于其他正则化方法的优势，以及如何通过对抗性训练来增强模型的泛化能力和鲁棒性。
理解Dropout和BatchNormalization
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Dropout原理 相信对于了解机器学习的朋友们来说，dropout必定不陌生。dropout是一种在神经网络训练过程中防止过拟合的技术。简单来说，dropout就是指在每一轮模型权重的训练过程中，每一次随机剔除确定比例的神经元，然后只训练剩下的部分，更新权重参数。 具体一点来说，在每一轮的训练过程中，我们以最初的复杂模型为基础，以pre-given 的比例随机剔除掉一些神经元，然后形成一个新的简化版神经网络结构。然后将输入通过这个简化板的网络进行前向传播，然后对误差进行反向传播来update这个简化网络
Layer Normalization实战
qq_58286779的博客
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1.Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting 摘要中提出，对于深度神经网络，过拟合是一个严重的问题，并且对于参数庞大的网络，计算速度很慢，没有办法采用传统的用多个模型集成的方法来解决过拟合。因此提出了Dropout的方法来解决过拟合问题，Dropout的核心是在训练时随机的丢掉一些unit。 在训练时，相...
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艰难困苦，玉汝于成。
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深度神经网络包含多个非线性隐藏层，这使得它们有强大的表现力，可以学习输入和输出之间非常复杂的关系。但是在训练数据有限的情况下，深度神经网络很容易过度学习造成过拟合，过拟合是深度神经网络的一个非常严重的问题，此外，神经网络越大，训练速度越慢，Dropout可以通过在训练神经网络期间随机丢弃单元来防止过拟合，实验证明Dropout有很好的效果。
在 Transformer 模型中，为何 Layer Normalization 被广泛使用？
08-10
### 3.1 Layer Normalization 在 Transformer 中的应用背景 Transformer 模型在处理序列建模任务时，依赖于自注意力机制（Self-Attention）和前馈网络（Feed-Forward Network）的组合。由于序列长度的不确定性，传统的归一化方法如 Batch Normalization 在变长序列处理中存在局限性。Layer Normalization 成为 Transformer 中的标准归一化方法，其核心思想是对每一层神经元的激活值进行归一化，而不是像 Batch Normalization 那样在 batch 维度上进行归一化[^4]。 ### 3.2 Layer Normalization 在 Transformer 中的优势 Layer Normalization 在 Transformer 中被广泛采用的原因包括以下几点： - **适应变长序列**：Layer Normalization 对每个样本的特征维度进行归一化，而不是依赖 batch 内的统计信息，因此在处理长度不确定的序列时具有更高的稳定性[^2]。 - **增强训练稳定性**：通过归一化每一层的输入，Layer Normalization 有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题，从而提升模型训练的稳定性。 - **与自注意力机制的兼容性**：自注意力机制的输出在不同位置之间具有较大的数值差异，Layer Normalization 能够有效控制这些差异，使模型更容易收敛[^1]。 ### 3.3 Layer Normalization 与其他归一化方法的对比 在深度学习中，常见的归一化方法包括 Batch Normalization、Weight Normalization 和 RMS Normalization 等。Batch Normalization 依赖 batch 内的统计信息，适用于固定长度的输入，但在处理变长序列时可能引入噪声。Weight Normalization 通过对权重进行归一化来调整模型的优化空间，但其在 Transformer 中的效果不如 Layer Normalization 稳定。RMS Normalization 是一种简化版的 Layer Normalization，仅计算均方根值进行归一化，其计算效率更高，且在部分实验中表现优于标准的 Layer Normalization[^3]。 ### 3.4 Layer Normalization 的实现方式 在 Transformer 的实现中，Layer Normalization 通常被放置在自注意力层和前馈网络之后。以下是一个基于 PyTorch 的实现示例： ```python import torch import torch.nn as nn class TransformerLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model=512, nhead=8): super(TransformerLayer, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead) self.linear1 = nn.Linear(d_model, 2048) self.linear2 = nn.Linear(2048, d_model) self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) self.dropout = nn.Dropout(0.1) def forward(self, src): # 自注意力 + LayerNorm attn_output, _ = self.self_attn(src, src, src) src = src + self.dropout(attn_output) src = self.norm1(src) # 前馈网络 + LayerNorm ff_output = self.linear2(torch.relu(self.linear1(src))) src = src + self.dropout(ff_output) src = self.norm2(src) return src ``` 该代码定义了一个包含自注意力机制和前馈网络的 Transformer 层，并在每个子层之后应用了 Layer Normalization。 ###
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