大模型 (LLM) 中常用的 Normalization 有什么？ - 知乎
LayerNorm 其实目前主流的 Normalization 有个通用的公式 其中， 为均值， 为归一化的分母，比如对 LayerNorm 来说他是标准差，对 WeightNorm 来说是 L2 范数。 和 为可学习的参数，可以让模型根据 …
如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？
想法： 原文说的是without normalization，但是其实是换成了tanh，然后RMSNorm和hardtanh以及tanh的一种关系也有群友已经给出了，所以只是换了一种方式… 概括下来，就是不比normalization快，也 …
如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？
May 16, 2017 · 如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？ 我知道的是：normalization和standardization是降低极端值对模型的影响. 前者是把数据全部转成从0-1；后者是 …
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮助？ …
2016， Layer Normalization （没有发表） 用于RNN 2016， Instance Normalization （没有发表，但是经过了实践检验） 用于风格迁移 2016， Weight Normalization （NIPS） 2015， Batch …
CNN为什么要用BN， RNN为何要用layer Norm？ - 知乎
Normalization 不管是 Batch Normalization 还是 Layer Normalization， Normalization的目的是为了把输入转化成均值为0方差为1的数据。 换句话说，这里的 Normalization 其实应称为 Standardization （ …
深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？ - 知乎
Normalization是一个统计学中的概念，我们可以叫它 归一化或者规范化，它并不是一个完全定义好的数学操作 (如加减乘除)。 它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整，在数据预处理时是非常常见的操 …
标准化和归一化什么区别？ - 知乎
缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization—— Normalizer ()） 1就是常说的z-score归一化，2是min-max归一化。 举个例子来看看它们之间的区别，假设一个数据集包括「身高」和「体重」 …
z-score 标准化 (zero-mean normalization) - 知乎
最常见的标准化方法就是 Z标准化，也是 SPSS 中最为常用的标准化方法，spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 也叫 标准差 标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard …
l1正则与l2正则的特点是什么，各有什么优势？ - 知乎
理解L1，L2 范数 L1，L2 范数即 L1-norm 和 L2-norm，自然，有L1、L2便也有L0、L3等等。因为在机器学习领域，L1 和 L2 范数应用比较多，比如作为正则项在回归中的使用 Lasso Regression (L1) 和 …
深度学习中 dropout 和 batch normlization 可以减少过拟合,原理是什 …
前导知识 LSTM 前言 Dropout是深度学习中被广泛的应用到解决模型过拟合问题的策略，相信你对Dropout的计算方式和工作原理已了如指掌。这篇文章将更深入的探讨Dropout背后的数学原理，通 …