【人工智能之大模型】为什么Transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？

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前言

Transformer模型在自然语言处理、计算机视觉以及遥感图像等领域取得了显著的成功，而其中一个重要的设计细节就是在Transformer块中使用了 Layer Normalization (LayerNorm) 而非 Batch Normalization (BatchNorm)。理解这一选择涉及以下几个关键因素：

1. 批量依赖性问题

• BatchNorm 是基于 mini-batch 的统计量来进行归一化的。具体来说，BatchNorm 在训练过程中通过计算 mini-batch 中所有样本的均值和方差来进行标准化，目的是减少每层激活的协方差偏移，从而加速训练过程。
• 然而，Transformer 中的自注意力机制 (Self-Attention) 是通过并行计算每个位置的输出，而 BatchNorm 会引入批次之间的依赖关系，使得每个位置的计算必须依赖于其他位置的批次统计信息。这对于 自然语言 或 图像处理 中的序列建模问题是一个挑战，特别是在长序列或动态输入的情况下。

2. 推理阶段的稳定性

• 在 推理 阶段，BatchNorm 需要依赖 整个批次的均值和方差，但推理时通常是对单个样本进行处理。这样就无法计算整个批次的统计量，且会导致不稳定性。因此，BatchNorm 在推理阶段常常需要使用训练阶段的均值和方差的估计值，这有时会导致性能下降。
• 与此相比，LayerNorm 只计算单个样本的均值和方差，因此在推理时更加稳定，并且不需要依赖批量统计量，避免了上述问题。

3. 序列长度可变性

• Transformer 模型广泛应用于序列建模任务，其中输入的序列长度可以变化。由于 BatchNorm 是基于整个批次的统计信息进行标准化的，因此其对批次大小和序列长度有一定的依赖，这会限制模型的灵活性和可扩展性。
• LayerNorm 是针对每个样本独立进行标准化的，因此能够在不同长度的序列中保持一致性。这使得 Transformer 在处理 变长序列 或 小批量数据 时更加灵活。

4. 适应性和训练效率

• 由于 LayerNorm 只针对每个样本进行标准化，而不是整个批次，它能够更好地适应不同批次和不同输入的分布。此外，LayerNorm 在一定程度上缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题，这使得 Transformer 在训练时更加稳定，尤其是在处理复杂任务时（如语言建模和机器翻译）。

5. 具体实现和理论支持

• 在 Transformer 的设计中，使用 LayerNorm 主要是考虑到它对序列内部的每个位置独立性以及对序列建模的更强适应性。相比于 BatchNorm，LayerNorm 在每一层都能更细致地控制输入数据的分布，避免了全局批量依赖带来的局限性。
• 研究证明，Transformer 在多种任务上使用 LayerNorm 比 BatchNorm 更加有效，且不会损失性能。因此，LayerNorm 成为了当前大部分 Transformer 变种的默认规范化技术。

总结

在 Transformer 中选择 LayerNorm 而非 BatchNorm，主要是因为：

• LayerNorm 不依赖批量统计量，适应更长的序列和变长输入。
• 在推理时更加稳定，避免了 BatchNorm 的不稳定问题。
• LayerNorm 提供了更高的灵活性，尤其是在处理小批量数据时。
• 在实验中，LayerNorm 证明对 Transformer 的训练过程更有利，特别是在大规模任务和长序列建模上。

因此，考虑到这些因素，Transformer 中使用 LayerNorm 是一个更加符合模型设计和应用需求的选择。

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