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 …
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 …
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 …
数据预处理的归一化手段应该如何应用到训练集，测试集和验证集 …
batch normalization存在以下缺点： 1.对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布；2.BN …
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 …
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 …
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 …
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮 …
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， …
怎么理解running mean和running variance？ - 知乎
怎么理解running mean和running variance？ Batch Normalization的running mean和running variance是什么？ 显示全部 关注者 8 被浏览
Weight Normalization 相比batch Normalization 有什么优点呢？
Weight Normalization和Batch Normalization都属于参数重写（Reparameterization）的方法，只是采用的方式不同，Weight Normalization是对网络权值W进行normalization，因此也称 …