LayerNorm

层归一化Layer Normalization

层归一化的计算公式如下：[LayerNorm(x)=γx−μσ2+ϵ+β][\text{LayerN

Summer_Anny·2025-06-29 05:06

【大模型】【机器学习】【面试宝典】

面试热点科普：BatchNorm和LayerNorm有什么区别？在深度学习面试中，经常会被问到模型训练稳定性相关的问题。其中两个关键词BatchNorm和LayerNorm绝对是高频词！

曾小文·2025-06-27 04:00

【Pytorch学习笔记】模型模块05——Module常用函数

主要影响的层：Dropout层：训练时随机丢弃神经元，评估时保持全部神经元BatchNorm层：训练时计算并更新统计量，评估时使用固定统计量LayerNorm层：行为在两种模式下基本一致2.设置方法#设置训练模式

越轨·2025-06-03 22:15

真的没有脑袋·2025-06-03 07:58

1、什么是Transformer

Transformer架构概览编码器层（EncoderLayer）解码器层（DecoderLayer）注意力机制自注意力（Self-Attention）多头注意力（Multi-HeadAttention）为什么使用LayerNorm

O_meGa·2025-04-21 17:37

深度剖析：DeepSeek V3 与 R1 版本的全面对比

引入先进的层归一化技术，如RMSNorm或LayerNorm，进一步稳定训练过程，加速收敛。（二）性能表现在多项权威

ghs_gss·2025-04-19 21:03

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

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

985小水博一枚呀·2025-04-13 10:14

层归一化详解及在 Stable Diffusion 中的应用分析

一、常见的归一化技术名称归一化维度应用场景简要说明LayerNorm对每个样本的所有特征进行归一化NLP、Transformer与batch无关，适合变长序列建模BatchNorm对batch内同一通

AIGC_增益·2025-04-13 01:10

【NLP】Transformer网络结构（2）

整体架构Transformer由Encoder和Decoder堆叠组成，每个Encoder/Decoder层包含以下核心模块：Encoder层：Multi-HeadSelf-Attention→Add&LayerNorm

油泼辣子多加·2025-04-08 15:41

使用matlab构建深度神经网络：sequenceInputLayer、convolution1dLayer、layerNorm、reluLayer---ChatGPT4o作答+mathworks文档

sequenceInputLayer在深度学习中的作用sequenceInputLayer是MATLAB中用于处理序列数据的一个层，它专门用于接收输入序列并在神经网络的前端进行数据的预处理。该层通常用于处理时间序列数据、文本数据、或者图像序列数据，能够处理一维到三维的数据输入。主要特点：输入序列：该层能够处理不同形式的序列数据，适用于时间步长不同的输入数据。适合用于LSTM（长短时记忆网络）或GR

部分分式·2025-04-02 04:48

【归一化总结】BatchNorm（BN）、InstanceNorm（IN）、LayerNorm（LN）和 GroupNorm（GN）

文章目录基础归一化方法：LayerNorm、InstanceNorm、BatchNorm对比**1.BatchNorm（BN-BatchNormalization）****原理****特点****2.InstanceNorm

多恩Stone·2025-03-27 05:14

Transformer 架构深度剖析

堆叠而成，每个层包含：多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）前馈网络（Feed-ForwardNetwork,FFN）残差连接（ResidualConnection）和层归一化（LayerNorm

时光旅人01号·2025-03-17 10:58

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

LLM：RMSNorm

importtorchimporttorch.nnasnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float):super(LayerNorm

微风❤水墨·2025-03-14 12:23

手写BatchNorm与LayerNorm：从原理到实现

手写BatchNorm与LayerNorm：从原理到实现大家好，今天我们将手写实现BatchNormalization（BatchNorm，批归一化）和LayerNormalization（LayerNorm

_Itachi__·2025-03-04 15:11

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入5%安全语料，降低有害输出概率（较前代下降34%）二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案：采用RMSNorm替代LayerNorm

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别

yuweififi·2025-02-28 10:49

Transformer Decoder 详解

个相同的层堆叠而成，每个层包含以下组件（与Encoder不同，Decoder包含两种注意力机制）：Input(ShiftedOutput)│├─>MaskedMulti-HeadSelf-Attention→Add&LayerNorm

idealmu·2025-02-22 00:51

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式；模型架构是基于Transformer的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差、Layernorm

Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

时间序列（Time-Series）Autoformer_EncDec.py代码解析

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#用于特定通道数classmy_Layernorm(nn.Module):"""Specialdesignedlayernormfortheseasonalpart

雨微尘·2024-01-26 19:56

【DeepLearning-2】预归一化（Pre-Normalization）策略

__init__()self.norm=nn.LayerNorm(dim)self.fn=fndefforward(self,x,**kwargs):returnself.fn(sel

风筝超冷·2024-01-24 03:51

【BBuf的CUDA笔记】十二，LayerNorm/RMSNorm的重计算实现

0x0.背景我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题，大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关，这

just_sort·2024-01-23 13:29

normalization in nn （batchnorm layernorm instancenorm groupnorm）

本文内容为笔者学习b站deep_thought老师视频的笔记。本文将从源码角度深入学习剖析四种norm方式的区别。本文只针对norm时计算mean和std的方式进行解释，没有加入可学习的参数γ\gammaγ和β\betaβ。首先导入pytorch。importtorchimporttorch.nnasnn定义输入，本文以nlp或时间序列预测的数据结构为例。即[batch_size,time_ste

sdu_study·2024-01-17 14:48

Transformer中的layer norm(包含代码解释)

下图为layernorm的解释图，可以看出layernorm是针对一个token来做的归一化操作。

牛像话·2024-01-12 19:01

Pytorch常用的函数(六)常见的归一化总结(BatchNorm/LayerNorm/InsNorm/GroupNorm)

Pytorch常用的函数(六)常见的归一化总结(BatchNorm/LayerNorm/InsNorm/GroupNorm)常见的归一化操作有：批量归一化（BatchNormalization）、层归一化

undo_try·2024-01-09 06:21

hk.LayerNorm 模块介绍

hk.LayerNorm是Haiku库中用于实现LayerNormalization（层归一化）的模块。

qq_27390023·2024-01-07 20:30

4.35 构建onnx结构模型-Layernorm

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以Layernorm

nsq_ai·2023-12-31 13:56

Llama 美洲鸵（大羊驼）改进之一：均方层归一化RMSNorm

LayerNormalization(LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作

量化交易曾小健(金融号)·2023-12-30 03:07

如何设计一个高内聚低耦合的模块——MegEngine 中自定义 Op 系统的实践经验

作者：褚超群|旷视科技MegEngine架构师背景介绍在算法研究的过程中，算法同学们可能经常会尝试定义各种新的神经网络层（neuralnetworklayer），比如LayerNorm，DeformableConv

MegEngine_Bot·2023-12-29 01:53

LayerNorm层归一化

LayerNorm（LayerNormalization）是一种常用的归一化技术，用于神经网络模型中的层级归一化操作。

Kelly_Ai_Bai·2023-12-19 16:10

pytorch中的归一化：BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm

1归一化概述训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。1.1为什么要归一化数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表示的，数据样本的不同特征可能会有不同的尺度，这样的情况会影响到数据分析的结果。为了解决这个问题，需要进行数据归

智慧医疗探索者·2023-12-14 17:35

抑制过拟合——从梯度的角度看LayerNorm的作用

抑制过拟合——从梯度的角度看LayerNorm的作用Normalization的目的LayerNorm&BatchNorm可视化分析LayerNorm分析loss分析梯度在深入探索transformer

征途黯然.·2023-12-06 03:39

深入理解Transformer，兼谈MHSA（多头自注意力）、LayerNorm、FFN、位置编码

AttentionIsAllYouNeed——集中一下注意力Transformer其实不是完全的Self-Attention结构，还带有残差连接、LayerNorm、类似1维卷积的Position-wiseFeed-ForwardNetworks

DEDSEC_Roger·2023-12-01 23:58

torch.nn.batchnorm1d，torch.nn.batchnorm2d，torch.nn.LayerNorm解释：

批量归一化是一种加速神经网络训练和提升模型泛化能力的技术。它对每个特征维度进行标准化处理，即调整每个特征的均值和标准差，使得它们的分布更加稳定。BatchNorm主要是为了让输入在激活函数的敏感区。所以BatchNorm层要加在激活函数前面。1.torch.nn.batchnorm1d：（1）归一化处理公式：E(x)表示样本某一维的均值，Var(x)表示样本某一维的方差；计算方差的时候使用的是有偏

李飞飞，·2023-11-26 15:38

人工智能-注意力机制之残差连接和层规范化

ln=nn.LayerNorm(2)bn=nn.BatchNorm1d(2)X=torch.tensor([[1,2],[2,3]],dtype

白云如幻·2023-11-26 08:24

LayerNorm的理解

LayerNorm计算公式：y=x−E(x)Var⁡(x)+ϵ∗γ+βy=\frac{x-E(x)}{\sqrt{\operatorname{Var}(x)+\epsilon}}*\gamma+\betay

Jimyang1ssa·2023-11-25 11:28

为什么Transformer模型中使用Layer Normalization（Layer Norm）而不是Batch Normalization（BN）

.....）博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/484/（封面图由文心一格生成）为什么Transformer模型中使用LayerNormalization（LayerNorm

Chaos_Wang_·2023-11-19 04:28

nn.LayerNorm的具体实现方法（通过公式复现）

以下通过LayerNorm的公式复现了LayerNorm的计算结果，以此来具体了解LayerNorm的工作方式公式：y=x−E[x]Var[x]+ϵ∗γ+β公式：y=\frac{x-\mathrm{E}

zy_like_study·2023-11-02 21:27

BatchNorm和LayerNorm 简单解释

对于一维的数据，使用BatchNorm1d和LayerNorm，简单的理解，BatchNorm是对所有样本的每一个维度取均值，均方差进行计算。

LUQC638·2023-11-02 21:55

【Pytorch】F.layer_norm和nn.LayerNorm到底有什么区别？

背景最近在做视频方向，处理的是时序特征，就想着能不能用BatchNormalization来做视频特征BN层？在网上查阅资料发现，时序特征并不能用BatchNormalization，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。LayerNormali

憨憨coding·2023-11-02 21:54

nn.LayerNorm的作用

nn.LayerNorm是一种归一化层，用于对神经网络的输入或隐藏层输出进行归一化操作。

JeJe同学·2023-11-02 21:24

nn.LayerNorm()

作用它主要作用是将指定的数据归一化，即均值为0，方差为1归一化分为layernorm和batchnormlayernorm是对单个的batch进行归一化，batchnorm是对所有的batchnorm（

铁灵·2023-11-02 20:52

使用nn.LayerNorm报错found at least two devices

原本的代码是这个：importtorchimporttorch.nnasnnN,C,H,W=20,5,10,10input=torch.randn(N,C,H,W).to('cuda')layer_norm=nn.LayerNorm

delt_delta·2023-11-02 20:13

nn.LayerNorm 使用注意点：

指定的维度必须包含最后一个维度的，即从最后的一个维度开始从后往前开始覆盖的。比如我们的数据的shape是[4,2,3]，那么normalized_shape可以是[3]（最后一维上进行Norm处理），也可以是[2,3]（Norm最后两个维度），也可以是[4,2,3]（对整个维度进行Norm），但不能是[2]或者[4,2]，否则会报以下错误（以normalized_shape=[2]为例）：Runt

mingqian_chu·2023-11-02 20:10

nn.LayerNorm解释

importtorchimporttorch.nnasnna=torch.rand((100,5))c=nn.LayerNorm([5])print(c(a).shape)a=torch.rand((100,5,8,9

清纯世纪·2023-11-02 20:32

NLP任务中-layer-norm比BatchNorm好在哪里

NLP任务中，layer-norm比BatchNorm好在哪里本文主要是讲一下，为什么NLP任务中，比如Transformer，使用LayerNorm而不是使用BatchNorm这个问题其实很有意思，理解的最核心的点在于

biuHeartBurn·2023-10-26 07:50

大模型LLM相关面试题整理-位置编码-tokenizer-激活函数-layernorm

10LLMs位置编码篇10.1.1什么是位置编码？位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中，位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息，位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。在Transformer模型中，位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:19

Pytorch LayerNorm源码详解

1.LayerNorm使用介绍pytorch中的函数定义如下：torch.nn.LayerNorm(normalized_shape,eps=1e-05,elementwise_affine=True,

MLTalks·2023-10-18 02:50

RMSNorm论文阅读

RMSNorm论文阅读1.论文1.1RMSNorm介绍RMSNorm论文中对LayerNorm的公式做了改造。

MLTalks·2023-10-18 02:49

Transformer的架构理解

本文主要涉及到Transformer网络结构的LayerNorm、Attention、Embedding、PositionalEncoding部分。

Lafitteee拉菲·2023-10-15 11:56

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