Transformer——Q61 LayerNorm归一化公式 (x-μ)/σ ⊙ γ +β 的梯度推导

最新推荐文章于 2025-10-31 23:50:17 发布

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#transformer #深度学习 #人工智能 #残差连接 #归一化

该问题归类到Transformer架构问题集——残差与归一化——归一化技术。请参考。

Q61 推导 LayerNorm 归一化公式 $\frac{x - \mu}{\sigma} \bigodot \gamma + \beta$ 的梯度

1. 引言

在大型语言模型（LLM）的蓬勃发展中，各类数学工具与技术犹如璀璨星辰，照亮模型性能提升与优化的道路。LayerNorm 归一化作为其中的关键技术，凭借其在稳定模型训练、加速收敛等方面的卓越表现，备受瞩目。深入探究其梯度推导过程，不仅能让我们洞悉技术背后的数学奥秘，更有助于在 LLM 应用中精准驾驭这一技术。接下来，我们将从基础概念入手，逐步剖析 LayerNorm 归一化公式梯度的推导过程，分析其优缺点、优化策略，并结合实际应用案例给出代码示例，全面且深入地探索这一重要内容。