Transformer——Q64 分析自适应归一化（Adaptive Norm）的规模恢复能力

原创 已于 2025-05-09 01:32:53 修改 · 1.2k 阅读 · 18 ·
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#残差连接 #归一化 #transformer #深度学习 #人工智能

于 2025-05-08 01:57:04 首次发布

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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NLP高频面试题（五十四）——深度学习归一化详解
WeLearnNLP
04-25 391
现代深度学习中出现了多种归一化技术，它们各有针对的应用场景和特点。我们下面将介绍批归一化（Batch Normalization）层归一化（Layer Normalization）组归一化（Group Normalization）等最为常见的方法，以及实例归一化（Instance Normalization）、**权重归一化（Weight Normalization）**等衍生技术。对于每种方法，我们将讨论其核心原理、计算步骤、优势与局限。
多模态论文笔记——DiT（Diffusion Transformer）
haopinglianlian的博客
11-28 2753
本文详细介绍Transformer架构图像生成方面的应用，将Diffusion和Transformer结合起来的模型：DiT。目前DiT已经成为了AIGC时代的新宠儿，视频和图像生成不可缺少的一部分。
详解自适应层归一化adaLN
weixin_47129891的博客
06-26 6127
自适应层归一化（adaLN）是对传统层归一化的改进，通过引入自适应的归一化参数生成机制，使模型能够更灵活地适应不同任务和数据分布，提高模型的性能和稳定性。这种方法在处理复杂任务和变化多端的数据时，具有显著的优势。
TensorFlow2实现空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）
盼小辉丶的博客
07-14 6325
GauGAN的主要创新是用于分割图的层归一化方法，称为空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）。自此，GAN归一化家族中又添加了一个新秀归一化技术。
深度学习模型组件-AdaIN-自适应实例归一化（Adaptive Instance Normalization, AdaIN）
一名从Java开发工程师转型的人工智能研究生，致力于图像修复和图像超分领域的探索与研究。通过博客分享个人的学习心得、研究成果以及在人工智能应用中的实际经验，欢迎与同行交流。
03-05 1145
自适应实例归一化（AdaIN）是一种用于风格迁移（Style Transfer）和图像生成的归一化方法，由 Huang & Belongie在 2017 年提出。其核心思想是让目标风格图像的统计信息（均值和标准差）直接影响内容图像的特征，从而实现风格转换。AdaIN 主要用于 风格化生成任务，如 StyleGAN 和图像风格迁移（Style Transfer）等。
深度深度网络设计中各种归一化方法总结
MasterQKK
03-07 5736
批归一化Batch Normalization, BN 层归一化Layer Normalization, LN 实例归一化， Instance Normalization, IN 自适应实例归一化， Adaptive Instance Normalization, AdaIN, 组归一化， Group Normalization, GN 权重归一化， Weight Normalization, WN 统一的数学表达形式
（2017，AdaIN）用自适应实例归一化进行实时的任意风格迁移
qq_44681809的博客
06-05 3085
实例归一化通过归一化特征统计执行样式归一化，这些特征统计携带图像的风格信息。基于此，作者提出了AdaIN。 给定内容和风格，AdaIN 只需调整内容图像的均值和方差以匹配风格图像的均值和方差，从而使生成图像具有前者的内容和后者的风格。
Transformer家族1 -- Transformer详解和源码分析
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1 总体结构 近几年NLP领域有了突飞猛进的发展，预训练模型功不可没。当前利用预训练模型（pretrain models）在下游任务中进行fine-tune，已经成为了大部分NLP任务的固定范式。Transformer摒弃了RNN的序列结构，完全采用attention和全连接，严格来说不属于预训练模型。但它却是当前几乎所有pretrain models的基本结构，为pretrain models打...
【调度算法】NSGA III
weixin_44624036的博客
10-20 8247
NSGA-III（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III）算法是NSGA-II的改进版，是多目标优化领域中的重要算法之一。该算法在选择机制上进行了创新，通过引入广泛分布的参考点来维持种群的多样性，其关键优势在于其能够有效地平衡多样性和收敛性，以找到Pareto前沿上的高质量解。NSGA-III的主体框架与NSGA II初始化种群随机生成一个初始种群，其中包含多个个体（解）。每个个体通常由一组决策变量表示。非支配排序对初始种群中的个体进行非支配排序。
Neural-Pose-Transfer:通过空间自适应实例归一化进行神经姿势传输。 在CVPR 2020中
03-08
神经姿势转移 这是CVPR'20论文“通过空间自适应实例归一化进行的神经姿势转移”的实现。 请查看我们的和以获取更多详细信息。 引文 如果您使用我们的代码或书面文件，请考虑引用： @inproceedings{wang2020neural, title={Neural Pose Transfer by Spatially Adaptive Instance Normalization}, author={Wang, Jiashun and Wen, Chao and Fu, Yanwei and Lin, Haitao and Zou, Tianyun and Xue, Xiangyang and Zhang, Yinda}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and P
Transformer细节（十）——如何在Transformer中设计自适应归一化层adaLN
weixin_47129891的博客
06-27 1455
使用子网络或简单的全连接层生成自适应的\(\gamma\)和\(\beta\)参数。利用这些参数进行标准的层归一化操作。nn.ReLU(),nn.ReLU(),自适应层归一化（adaLN）通过自适应地生成归一化参数，可以使Transformer模型更好地适应不同的任务和数据分布。通过在Transformer模型中的关键位置（如自注意力机制之后和前馈网络之后）使用自适应层归一化，可以提高模型的性能和稳定性。这种方法在处理复杂任务和变化多端的数据时，具有显著的优势。
自适应滤波器原理——（功率）归一化最小均方算法（NLMS/PNLMS）
qq_42233059的博客
06-22 4279
归一化最小均方(Normalized Least Mean Squares，NLMS)算法是改进的LMS算法，对于较大的输入，会导致梯度噪声的放大，因此需要用输入向量的平方范数进行归一化。β一般设为一个较小的整数，防止输入数据矢量x(n)的内积过小使得μ(n)过大而引起稳定性能下降，一般取0.0001。滤波器的变化与输入信号的大小直接相关，输入较大时，会产生梯度噪声放大的问题，因此，在实际的应用中，我们希望两次权重的更新之间，滤波器权重的变化要尽可能小，波动不要太剧烈，即最小扰动原理。
【深度学习】大规模DiT模型部署轻松拿下！港中文等提出TerDiT：性能不输全精度模型...
fengdu78的博客
06-16 435
作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台导读受低比特 LLM 量化感知训练方案的启发，本文研究了三值 DiT 模型的 QAT 量化方法，并引入了 DiT 特异性改进来更好地训练。本文目录1 TerDiT：三值 Diffusion Transformer(来自港中文，上海交大，上海 AI Lab)1 TerDiT 论文解读1.1 Diffusion Transformer 变大之后的部署难题1.2 Di...
Layer Normalization层归一化 加速神经网络训练的有效技术 归一化与批归一化和权重归一化进行了比较 递归神经网络（RNN）Transformer
万有文的博客
05-16 1244
训练最新的深度神经网络在计算上是昂贵的，减少训练时间的一种方法是归一化神经元，最近引入的一种称为批归一化的技术使用训练案例的小批量上神经元的总输入分布来计算均值和方差，然后使用均值和方差对每个训练案例中该神经元的总输入进行归一化，这大大减少了前馈神经网络的训练时间。但是，批归一化的效果取决于小批量的大小，如何将其应用于递归神经网络尚不明显。在本文中，我们通过在单个训练案例上计算从层的所有总输入到神经元的归一化的均值和方差，将批归一化转换为层归一化。
【PaddlePaddle飞桨复现论文】——（论文阅读）U-GAT-IT：基于自适应层实例归一化的无监督生成注意力网络用于图像到图像的转换
KF_Guan的博客
08-06 1534
U-GAT-IT以端到端的方式，结合了新的attention模块（添加辅助分类器）和新的自适应层实例归一化（AdaLIN）功能，提出了一种无监督的图像到图像翻译的新方法。
CVPR 2019 开源论文 | 基于空间自适应归一化的图像语义合成
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作者丨武广学校丨合肥工业大学硕士生研究方向丨图像生成深度学习在算力的推动下不断的发展，随着卷积层的堆叠，模型的层数是越来越深，理论上神经网络中的参数越多这样对数据的拟合和...
MRI脑图像处理-归一化：python,自适应归一化
chenran187906的博客
09-14 5810
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SAR-Transformer（2022），详细描述
最新发布
06-12
### SAR-Transformer（2022）论文详解：架构与特性 SAR-Transformer 是一种专为序列到序列任务设计的高效 Transformer 模型，其核心目标是通过自适应注意力机制和稀疏化策略来优化计算效率和模型性能[^1]。以下是 SAR-Transformer 的详细架构和特性说明： #### 1. 自适应注意力机制 SAR-Transformer 引入了自适应注意力机制（Adaptive Attention Mechanism），该机制能够动态调整注意力头的数量以及每个头的关注范围。具体而言，模型会根据输入序列的上下文信息，自动选择关注哪些部分以减少冗余计算[^1]。这种方法不仅提高了模型的推理速度，还显著降低了内存消耗。 #### 2. 稀疏化策略 为了进一步提升效率，SAR-Transformer 采用了稀疏化策略（Sparsification Strategy）。通过仅保留最相关的注意力权重，模型可以大幅减少不必要的计算操作。这种稀疏化处理不会显著影响模型的表达能力，但能显著降低计算复杂度[^2]。 #### 3. 层级结构 SAR-Transformer 的层级结构由多个编码器和解码器层组成。每一层都包含以下关键组件： - **多头自注意力模块**：负责捕捉输入序列中的长距离依赖关系。 - **前馈神经网络**：用于非线性变换以增强特征表示能力。 - **残差连接与归一化**：确保梯度稳定传播并加速收敛。 ```python class SARTransformerLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout=0.1): super(SARTransformerLayer, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) def forward(self, src): src2 = self.self_attn(src, src, src)[0] src = src + self.dropout1(src2) src = self.norm1(src) src2 = self.linear2(self.dropout(F.relu(self.linear1(src)))) src = src + self.dropout2(src2) src = self.norm2(src) return src ``` #### 4. 高效训练方法 SAR-Transformer 提出了一种高效的训练方法，结合了知识蒸馏和渐进式学习策略。通过使用一个预训练的大型 Transformer 模型作为教师模型，SAR-Transformer 能够更快地收敛并达到更高的性能水平[^3]。 #### 5. 应用场景 SAR-Transformer 在多种自然语言处理任务中表现出色，包括但不限于机器翻译、文本摘要生成和语音识别等。其高效的计算能力和强大的表达能力使其成为实际应用中的理想选择[^4]。 ---
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