Layer Normalization

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#layer normalization

Layer Normalization作为Batch Normalization的替代方案，尤其适用于循环神经网络（RNN），解决了batch size为1时的在线学习问题。它通过对同一层所有节点计算均值和方差进行归一化，以加速训练并优化性能，有效缓解RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。

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在学习Layer Normalization之前建议大家先自行学习Batch Normalization.

鉴于BN存在一些问题，LayerNormalzation才得以提出,并且LayerNormalization可以直接应用于recurrent neural networks，并且也解决了BN当batch size=1不能进行在线学习，在线预测的问题。

layer normalization和BN的整个思想是相近的，不同的是应用场景和计算均值、方差的方法是不同，但是总体而言都是通过归一化来加快训练速度，找到更佳的优化点来提升效果的。

无论是BN还是LN都是基于“covariate shift”的问题而设计的。不同于BN，LN进行normalization的数据，均值和方差的计算集合是同一层所有隐节点，公式如下：

其中，H为隐层l的节点数量，\mu^{l}为均值，\sigma ^{l}为方差，a_{i}^{l} 为隐层l的节点i的未经过激活函数的初始值，在RNN中，<

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Layer Normalization（层规范化）
m0_47867419的博客
08-24 846
训练深度神经网络需要大量的计算，减少计算时间的一个有效方法是规范化神经元的活动，例如批量规范化（batch normalization）技术，然而，批量规范化对小批量大小（batch size）敏感并且无法直接应用到中（recurrent neural networks），为了解决上述问题，层规范化（Layer Normalization）被提出，不仅能直接应用到RNN，还能显著减少训练时间。
Layer Normalization与Batch Normalization的区别
强化学习曾小健
11-14 581
总之，层归一化和批归一化都旨在改善深度学习模型的训练动态，但它们针对不同条件进行了优化。批归一化在典型的大批量CNN环境中表现优越，而层归一化则在小或变化不定的批量情况下提供灵活性和鲁棒性，特别是在RNN和变换器架构中。选择使用哪种方法应根据具体任务中的架构和数据集特征进行判断。分享改写。
【机器学习】层归一化（Layer Normalization）
fzy2003的博客
09-12 7371
Layer Normalization 是一种神经网络归一化方法，通过对每层神经元的激活值进行归一化，解决梯度消失和梯度爆炸问题。不同于批量归一化，LayerNorm 针对每个样本的每层神经元操作，适用于深层网络和小批量训练。它通过计算均值和标准差将激活值归一化，并使用可学习的参数进行缩放与偏移。通过对比带有 sigmoid 激活函数的深层网络，展示了 LayerNorm 如何在前向传播时保持激活值在合理范围内，避免梯度在反向传播时逐层衰减，有效缓解梯度消失问题。
Python----循环神经网络（Transformer ----Layer-Normalization（层归一化））
最新发布
weixin_64110589的博客
07-10 535
Batch Normalization（BN）和Layer Normalization（LN）是深度学习中常用的归一化方法。BN通过计算批次的均值和方差，使每个通道满足均值为0、方差为1的分布，加速网络收敛，适用于图像任务。LN则对每个样本的特征进行独立归一化，不依赖批次大小，更适合小批次数据或RNN等序列任务。Post-LN和Pre-LN是Transformer中的两种归一化方式，Post-LN在残差连接后进行归一化，但在深度网络中可能不稳定；Pre-LN在输入前归一化，训练更稳定。两种方法各有优劣，适用
Layer Normalization是什么
weixin_51176105的博客
12-02 5205
层规范化（Layer Normalization）是一种在深度学习中常用的规范化技术，由 Jimmy Lei Ba 和 Jamie Ryan Kiros 等人于 2016 年提出。它的主要目的是帮助神经网络更快、更稳定地收敛。层规范化与其它规范化技术，如批量规范化（Batch Normalization）和组规范化（Group Normalization），有着相似的目的，但操作方式略有不同。：层规范化在单个样本的层级上进行操作，而非在批量（Batch）的层级。
batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现
04-19
在深度学习领域，Batch Normalization（批量归一化）和Layer Normalization（层归一化）是两种常用的技术，用于优化神经网络模型的训练过程。它们的主要目标是通过规范化网络层的输入，来减少内部协变量偏移，提高...
Batch Normalization和Layer Normalization和Group normalization
qq_44815135的博客
03-05 4107
批量规范化和层规范化在神经网络中的每个批次或每个层上进行规范化，而GroupNorm将特征分成多个组，并在每个组内进行规范化。这种规范化技术使得每个组内的特征具有相同的均值和方差，从而减少了特征之间的相关性。通常，组的大小是一个超参数，可以手动设置或自动确定。相对于批量规范化，GroupNorm的一个优势是它对批次大小的依赖性较小。这使得GroupNorm在训练小批量样本或具有不同批次大小的情况下更加稳定。另外，GroupNorm还可以应用于一维、二维和三维的输入，适用于不同类型的神经网络架构。
BatchNormalization和Layer Normalization解析
qq_56047026的博客
06-17 1373
是google团队2015年提出的，能够加速网络的收敛并提升准确率1.Batch Normalization原理图像预处理过程中通常会，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的feature map就不一定满足某一分布规律了（而我们BN的目的就是使feature map满足均值为0，方差为1的分布规律。对于一个拥有d维的输入x，我们将对它的每一个维度进行标准化处理。
layerNormalization.pdf
04-01
层归一化（Layer Normalization）是一种深度学习中用于优化神经网络训练的方法，由Jimmy Lei Ba、Jamie Ryan Kiros以及Geoffrey E. Hinton共同提出。该方法的提出主要是为了解决深度神经网络训练过程中的计算成本...
Layer Normalization(LN) 层标准化 (为什么Transformer用LN)(手写手动实现LN)
hxxjxw的博客
09-07 1万+
CNN用BN, RNN用LN BN并不适用于RNN等动态网络和batchsize较小的时候效果不好。Layer Normalization（LN）的提出有效的解决BN的这两个问题。LN和BN不同点是归一化的维度是互相垂直的 时序特征并不能用Batch Normalization，因为一个batch中的序列有长有短。 此外，BN 的一个缺点是需要较大的 batchsize 才能合理估训练数据的均值和方差，这导致内存很可能不够用，同时它也很难应用在训练数据长度不同的 RNN 模型上。 ...
Layer/batch Normalization(归一化泛讲）
Msc30839573的博客
01-16 1375
五种归一化，在这里我们讨论前两种。
层标准化详解（Layer Normalization）
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十里清风
05-17 5万+
层标准化可以很有效地稳定动态神经网络的隐藏状态。 训练和测试处理方式一致； 为什么Batch Normaization难以应用于RNNs？ Batch Normalization使用mini-batch的均值和标准差对深度神经网络的隐藏层输入附加标准化操作，可有效地提升训练速度。对于前向神经网络应用Batch Norm，使用简单SGD优化器，训练速度也能有较大提升。 BN的效果受制于batch的大小，小batch未必能取得预期效果； 对于前向神经网络可以很直接地应用BN，因为其每一层具有固定的神经
【深度学习】Layer Normalization
littlemichelle
12-06 7434
【深度学习】Batch Normalization_littlemichelle-优快云博客 与BN的原理一致，只是归一化的对象不同。 目录 Normalization Batch Normalization Batch Normalization的优势、劣势 Layer Normalization CNN为什么要用BN， RNN为何要用layer Norm？ - 子不语的回答 - 知乎 Normalization 不管是Batch Normalization还是Layer Norm
大模型面试-Layer normalization篇
weixin_51988935的博客
10-28 538
7.LN 在 LLMs 中的不同位置 有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？可以缓解爆炸式模型更新的问题，把模型更新限制在常数，使得模型训练过程更稳定。3. RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点？中的不同位置 有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？1. Layer Norm 的计算公式写一下？2. RMS Norm 的计算公式写一下？缺点：训练不稳定，可能会导致训练崩溃。，去除掉计算均值进行平移的部分。在深层的梯度范式逐渐增大，导致使用。在深层的梯度范式近似相等，所以使用。
LayerNormalization
futurewq的博客
03-10 561
LayerNormalization，归一化
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