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【深度学习】transformer中softmax为什么要scaled

论文中解释是：向量的点积结果会很大，将softmax函数push到梯度很小的区域，scaled会缓解这种现象。怎么理解将sotfmax函数push到梯度很小区域？还有为什么scaled是维度的根号，不是其他的数？

答案：q，k向量点积后的结果数量级变大，经历过softmax函数的归一化之后，后续反向传播的过程中梯度会很小，造成梯度消失。进行scaled能够缓解这种情况。

Multi-head Attention为什么要做scaled - 卷王李狗蛋的文章 - 知乎

目录

为什么会梯度消失的原因？

在self-attention中为什么要除以？

为什么要假设为均值为0，方差为1？

为什么在其他 softmax 的应用场景，不需要做 scaled？

为什么在分类层（最后一层），使用非 scaled 的 softmax？

注意力机制的softmax溢出怎么解决？

为什么会梯度消失的原因？

数量级对softmax得到的分布影响非常大。在数量级较大时，softmax将几乎全部的概率分布都分配给了最大值对应的标签。

点积后的结果数量级大会导致反向传播梯度变小。造成梯度消失，参数更新困难。

【深度学习】transformer中softmax为什么要scaled_第1张图片当输入g(x)函数的logits的数量级很大时，g(x)输出的是一个非常接近one-hot的向量[0,0,...1,...0,0]。

在self-attention中为什么要除以\sqrt{d_k}？

方差越大也就说明，点积的数量级越大（以越大的概率取大值）。那么一个自然的做法就是把方差稳定到1，做法是将点积除以\sqrt{d_k}，将方差控制为1，也就有效地控制了前面提到的梯度消失的问题。

为什么要假设为均值为0，方差为1？

浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 - 科学空间|Scientific Spaces

在一般的教程中，推导初始化方法的思想是尽量让输入输出具有同样的均值和方差，通常会假设输入是均值为0、方差为1的随机向量，然后试图让输出的均值为0、方差为1。

初始化自然是随机采样的的，所以这里先介绍一下常用的采样分布。一般情况下，我们都是从指定均值和方差的随机分布中进行采样来初始化。其中常用的随机分布有三个：正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）和截尾正态分布（Truncated Normal）。

核心是让输入输出具有同样的均值和方差，保持相同的数据分布。挑正态分布可能因为常见，均值为0、方差为1。因为简单？

为什么在其他 softmax 的应用场景，不需要做 scaled？

transformer中的attention为什么scaled? - 小莲子的回答 - 知乎

为什么在分类层（最后一层），使用非 scaled 的 softmax？

因为木有两个随机变量相乘的情况，所以不存在点积后的结果数量级大会导致反向传播梯度变小！

【深度学习】transformer中softmax为什么要scaled_第2张图片

注意力机制的softmax溢出怎么解决？

【深度学习】transformer中softmax为什么要scaled_第3张图片

原文链接

transformer中的attention为什么scaled? - TniL的回答 - 知乎

transformer中的attention为什么scaled? - 小莲子的回答 - 知乎

浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 - 科学空间|Scientific Spaces

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