LLM层归一化:γβ与均值方差的协同奥秘

LLM层归一化参数均值和方差;缩放和平移参数是什么

层归一化(Layer Normalization,LN)是深度学习中用于稳定神经网络训练的一种归一化技术

均值和方差参数用于对输入数据进行标准化处理,即将输入数据转换为均值为0、方差为1的标准正态分布

缩放因子γ\gammaγ:标准化后的分布不一定是对模型学习最优的分布 γ\gamma

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