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 …
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 …
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络 ... - 知乎
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…
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 …
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 …
Transformer 为什么使用 Layer normalization，而不是batchNorm？
Feb 13, 2023 · 4 不同的领域的数据 在正式的说Normalization之前，我们必须先说一下不同领域的数据样式。 因为不同的Normalization其实是其作用的数据形态不一样，这赋予了不同的现实意义，理解不 …
一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · Transformer整体结构（引自谷歌论文） 可以看到Encoder包含一个Muti-Head Attention模块，是由多个Self-Attention组成，而Decoder包含两个Muti-Head Attention。Muti-Head Attention上 …
Batch normalization和Instance normalization的对比？ - 知乎
Instance Normalization 上图中，从C方向看过去是指一个个通道，从N看过去是一张张图片。每6个竖着排列的小正方体组成的长方体代表一张图片的一个feature map。蓝色的方块是一起进 …
如何理解Batch Normalization中的scale and shift？ - 知乎
Batch Normalization如何解决covariance shift的问题？ 既然是分布不同导致的问题，那就同一所有层的neurons值的分布 于是，就有了normalization: mean = 0, variance = 1 但是为什么需要 \gamma, …
Batch Normalization在推理过程是如何设置方差和期望的？
Batch Normalization（B）的本质 Batch Normalization（BN）的本质 是对每一层网络的输入特征做归一化处理，使其具有更稳定的分布，从而加速训练并提高模型的泛化能力。