如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？
Normalization这个事得好好掰扯掰扯。 上古时期，网络经常在初始几个iteration之后，loss还没下降就不动，必须得把每一层的gradient与weight的比值打印出来，针对性地调整每一层的初始化才能不 …
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 …
为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎
Leveraging Batch Normalization for Vision Transformers里面就说了： 其实可以的，但是直接把VIT中的LN替换成BN，容易训练不收敛，原因是FFN没有被Normalized，所以还要在FFN block里面的 …
为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和方差的计算 …
为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和方差的计算方式不同？ 谈谈Tensorflow的Batch Normalization 中尾段提到测试时使用的均值和方差计算使用了一个滑动窗口平均（看代码实 …
手机微信接收的文件存储在哪？ - 知乎
我之前还在用QQ浏览器时在此页面直接用QQ浏览器打开 但其实此时微信并没有将这个文件放在你手机里大佬所说的那个位置，而是放在了一个你访问不了的文件夹里。（推测和那些微信占用手机 …
Transformer 为什么使用 Layer normalization，而不是batchNorm？
Feb 13, 2023 · Layer Normalization 是对 单个样本的所有维度 特征做归一化。 在 NLP 中相当于对 一个 batch 内的 每个句子内所有位置的词 做归一化 6.4 BN 和 LN 的关系 BN 和 LN 都可以比较好 …
batch normalization为什么可以防止过拟合？ - 知乎
batch normalization为什么可以防止过拟合？ 最近看BN，从原理上看它是可以防止梯度消失，加速训练的，但是怎样做到防止过拟合的呢？
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 …
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「 …
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮 …
在深度学习中，归一化的手段可谓无处不在。对神经网络的输入进行归一化，对每一层的归一化（Batch Normal…