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论文阅读之Transformer（LayerNorm与BatchNorm)

二维输入

  1. batchnorm：每一次把每个列，也就是每个特征，把它在一个mini-batch里面，均值变为0方差变为1。训练的时候可以做小批量，在预测的时候，可以把全局的均值算出来

  1. layernorm：每一次把每个行，也就是每个样本，把它均值变为0方差变为1。

三维输入

看图 ，跟二维差不多解释

为什么layernorm用得多一点？

1. 在持续的这些序列模型里面，每个样本的长度可能会发生变化，在算均值和方差的时候，会发现如果你的样本长度变化比较大的时候，每次做小批量，算出来的均值方差，它的抖动相对来说是比较大的。

2.在做预测的时候，是没有batch的，batchnorm我们要把全局的均值和方差记录下来，如果是batchnorm，这个全局的均值和方差如果碰到一个新的预测样本，如果特别特别长，在训练的时候没见过，那么在之前计算的均值和方差可能不那么好用的，但对layernorm没有这个问题，因为它是对每个样本自己来算，也不需要去存全局的均值和方差

论文阅读之Transformer（LayerNorm与BatchNorm)_第1张图片

沐神B站之图

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