Transformer——Q63 RMSNorm（均方根归一化）的梯度稳定性证明

最新推荐文章于 2025-05-31 23:14:33 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

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Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
日积月累，天道酬勤
04-23 2万+
本文介绍Llama模型引入的均方根层归一化改进。
【大模型优化】transformer归一化层优化：深度解读 RMSNorm （Root Mean Square Layer Normalization，均方根层归一化）
weixin_41645791的博客
05-21 1922
导读：RMSNorm 把传统 LayerNorm 的“减均值（centering）+ 除标准差（scaling）”简化为“直接除以向量均方根 (Root Mean Square, RMS，均方根)”。这一改动让归一化既 更省算 又 同样稳定，因而成为 LLaMA-2/3/4、DeepSeek-V3 等主流大语言模型的默认配置。本文从数学原理、效率优势、典型落地案例到工程迁移步骤，全方位讲透 为什么要用 RMSNorm、何时用 RMSNorm、怎么用 RMSNorm。
RMS归一化
Fitz的博客
05-30 2560
比较简单但是没听过，记录一下。
rms归一化_Batch Normalization：批量归一化
weixin_39654436的博客
12-20 1022
1. 批量归一化(Batch Normalization)：为了让数据在训练过程中保持同一分布，在每一个隐藏层进行批量归一化。对于每一个batch，计算该batch的均值与方差，在将线性计算结果送入激活函数之前，先对计算结果进行批量归一化处理，即减均值、除标准差，保证计算结果符合均值为0，方差为1的标准正态分布，然后再将计算结果作为激活函数的输入值进行计算。批量归一化的本质：对于每个隐层神经元，把...
LayerNormalization 和 RMSNormalization的计算方法和区别
samoyan的博客,记录技术成长~
03-18 3269
Layer Normalization（层归一化）和RMSNormalization（均方根归一化）都是神经网络中用于稳定训练过程的归一化技术。在ChatGLM或其他神经网络模型中替换归一化技术时，需要仔细考虑模型的特定需求和归一化技术的特性，以及可能对训练动态和最终性能产生的影响。RMS值是激活的平方的均值的平方根。: Layer Normalization通过计算一个层内所有激活的均值和标准差，并用这些统计量对激活进行归一化，使得输出的均值为0，方差为1。
RMSNorm（RMS归一化）介绍
2301_79093491的博客
11-01 9563
RMSNorm通过简化归一化过程，降低计算复杂度，提供了一种有效的归一化方法。它在保持模型性能的同时，提高了计算效率，是LayerNorm的有力替代方案。对于需要高效归一化操作的深度学习模型，RMSNorm是一个值得考虑的选择。
详解三种常用标准化：Batch Norm & Layer Norm & RMSNorm
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争取早日成为硅农
10-07 3万+
Normalization现在已经成了神经网络中不可缺少的一个重要模块了，并且存在多种不同版本的归一化方法，其本质都是减去均值除以方差，进行线性映射后，使得数据满足某个稳定分布，如下图所示：深度学习中，归一化是常用的稳定训练的手段，CV 中常用 Batch Norm；Transformer 类模型中常用 layer norm，而 RMSNorm 是近期很流行的 LaMMa 模型使用的标准化方法，它是 Layer Norm 的一个变体。
归一化技术：从BatchNorm到RMSNorm——深度学习的稳定之锚
最新发布
qq_43664407的博客
05-31 1270
​归一化技术已从辅助优化手段演变为深度学习的​​架构支柱​。
万字长文！一文了解Transformer归一化，含【主流大模型归一化】的演变！
yinizhilianlove的博客
04-15 811
归一化（Normalization）在整体Transformer架构中并没有做太多的改进，但它对模型能否顺利训练，却有着很关键的作用。本文将带你一文了解归一化（Normalization），包括其背景、种类、Transformer归一化及源码、大模型常见归一化、大模型归一化位置等。
Transformer数学推导——Q58 验证残差连接在对抗训练中的梯度稳定性
墨顿随笔
05-07 1280
从数学推导可知，残差连接通过引入常数项有效缓解梯度消失，保证对抗训练中梯度稳定传播。实验显示，含残差连接的 LLM 在梯度稳定性和性能上优于无残差连接的模型。在智能客服和文本生成等实际应用中，残差连接增强了模型抵御对抗样本的能力。代码示例展示了使用投影梯度下降法进行对抗训练的过程，为后续研究提供了实践参考。未来可探索残差连接与其他对抗训练技术的结合，提升 LLM 在复杂场景下的性能与安全性。
大语言模型中的归一化技术：LayerNorm与RMSNorm的深入研究
deephub
03-09 5217
归一化（Normalization）是一种将数据映射到特定数值区间的数学变换技术，旨在提升计算稳定性并优化学习效率。归一化的本质在于调整数据的量纲规模而保持分布形态不变。归一化前后数据分布归一化前后按特征划分的数据分布通过对比归一化前后的数据分布可以明确观察到，尽管数据点的相对位置关系保持恒定，但数值范围发生了显著变化。如上图所示，横轴上原本分布在30至70区间的数据经归一化后映射至0到1区间，然而数据的拓扑分布结构保持不变。这构成了归一化技术的基本理论框架。
深度学习优化算法入门：二、动量、RMSProp、Adam
zenRRan的博客
10-07 446
来源：Paperspace编译：weakish来源：论智编者按：DRDO研究人员Ayoosh Kathuria深入浅出地介绍了牛顿法、动量法、RMSProp、Adam优化算法。本系列的上...
excel对比两边数据去重
夏天吹雪的博客
09-29 4515
需求:筛选重复数据，A列是1000条数据，C列是100条数据，删除重复的数据，只剩900条。 首先，A列数据要分列，因为数据格式不一样，会导致后面的问题，一直下一步到完成 第二步，在B和D列加数字1，相当于索引，相同的数据长度，做匹配，下图A和C的数据取反了 第三步，数据--筛选，然后过滤掉C列数据 最后复制A列的数据，已经处理好的数据，到其他页面，验证完成 ...
RMSprop梯度下降法
QAQ
12-09 1017
RMSprop梯度下降法 有点类似动量梯度下降法，其过程为： 我们在神经网络中，算出了dw,dbdw,dbdw,db，然后令： Sdw:=βSdw+(1−β)dw2Sdb:=βSdb+(1−β)db2  w:=w−α⋅dwSdw+10−8b:=b−α⋅dbSdb+10−8Sdw:=\beta Sdw+(1-\beta)dw^2\\ Sdb:=\beta Sdb+(1-\beta)db^2\\ \;...
[深度学习]数据预处理(归一化方法）、Batch Normalization、超参数搜索 与 神经网络权重的初始化
北望花村
07-23 4991
归一化方法 1.线性比例变换法  y = x / max(x) 2.极差变换法 y = (x - min(x)) / (max(x) - min(x)) 缺点：当有新数据加入时，会导致min(x) 与 max(x) 的变化，需要重新定义。 3.0均值标准化 y = (x - mean(x)) / alpha 对数据进行归一化的本质：使得数据分布的均值为0，方差为1。 图像中的归一...
【深度学习】数据归一化与标准化
优快云_Black的博客
07-13 1万+
参考:https://www.zhihu.com/question/20455227 https://www.jianshu.com/p/4c3081d40ca6 1. 什么是数据归一化？ 归一化（标准化）可以定义为：归一化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证模型运行时收敛加快。 归一化和标准化的区别： ...
均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）
我不爱机器学习的博客
01-19 2万+
均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）     1、均方根值（RMS）也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。       2、均方根误差，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以...
【AutoML】归一化(Normalization)方法如何进行自动学习和配置
hacker_long的专栏
10-28 992
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用。这一期讲述在归一化机制中的应用。作者&编辑 | 言有三数据经过归一...
数据规范中的归一化（Normalization）与标准化（Standardization）
学习笔记
02-24 1万+
归一化 vs. 标准化
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