层归一化(Layer Normalization,简称LN)是一种深度学习中的归一化技术,常用于神经网络中,以下是对其详细介绍:
基本概念
- 归一化的必要性:在神经网络训练过程中,随着网络层数的增加,各层的输入分布会发生变化,这可能导致模型训练困难,出现梯度消失或梯度爆炸等问题。归一化技术通过对神经网络每层的输入进行归一化处理,使输入数据的分布更加稳定,从而加速模型训练并提高模型的泛化能力。
- 层归一化原理:与批归一化(Batch Normalization)不同,层归一化是对神经网络中每一层的所有神经元的输入进行归一化,而不是对一个批次的数据进行归一化。它计算每一层输入的均值和方差,然后...