回复
LN和BN的爱恨纠葛！为什么Transformer要用LayerNorm？ 精华
在聊“二选一”的问题前，我们先介绍下什么是Layer Normalization？什么是Batch Normalization?
Layer Normalization（层规范化）
Layer Normalization（简称LN），是一种在深度学习中使用的规范化技术，由Jimmy Lei Ba和Jamie Ryan Kiros等人在2016年提出。它的主要目的是帮助神经网络更快、更稳定地收敛。Layer Normalization与其它规范化技术，如Batch Normalization和Group Normalization，有着相似的目的，但操作方式略有不同。
工作原理：
1. 操作对象：Layer Normalization在单个样本的层级上进行操作，而非在批量（Batch）的层级。这意味着它对每个样本独立计算规范化参数（均值和标准差），而不是在整个批量的基础上。
2. 计算方式：对于给定的样本，在其所有特征（或通道）上计算均值和标准差。然后，使用这些统计数据来规范化该样本的每个特征。
具体步骤包括：
1. 计算均值和标准差。
2. 使用计算得到的均值和标准差来规范化每个特征。
3. 引入两个可学习的参数：缩放因子（scale factor）γ和偏移因子（shift factor）β。这两个参数允许模型学习规范化数据的最佳表示。
LN的适用场景
Layer Normalization特别适用于处理序列数据，如自然语言处理（NLP）任务中的文本数据，以及循环神经网络（RNN）。
- 序列数据处理LN对每个样本独立进行归一化，不受批次大小和序列长度的影响，这使得它在处理变长序列时表现更加稳定。
- 数据支持在一项针对机器翻译任务的研究中，使用LN的Transformer模型在处理不同长度的输入序列时，比使用BN的模型取得了更好的性能。
LN的优点
Layer Normalization在Transformer模型中相较于Batch Normalization具有多个显著优点。
- 不受批量大小影响LN不依赖于批量数据的统计信息，因此即使在小批量或单个样本的情况下也能保持稳定的归一化效果。
- 数据支持一项实验表明，在小批量大小（如1）的情况下，使用LN的模型性能下降幅度远小于使用BN的模型。
- 适应性强LN能够适应不同长度的输入序列，这对于Transformer模型在处理NLP任务时尤为重要。
- 减少过拟合LN作为一种正则化手段，能够在一定程度上减少模型的过拟合现象。
- 数据支持在一项针对文本分类任务的研究中，使用LN的模型在验证集上的错误率比使用BN的模型低1.5%，显示出更好的泛化能力。
Batch Normalization（批量规范化）
Batch Normalization（简称BN），是另一种在深度学习中广泛使用的规范化技术，尤其在卷积神经网络（CNN）和全连接网络中。它通过规范化层的输入来减少内部协变量偏移，加速深度网络的训练，并且有助于提高模型的稳定性和性能。
工作原理：
1. 操作对象：Batch Normalization在批量（Batch）的层级上进行操作，即对整个小批量数据的同一个特征进行归一化。
2. 计算方式：计算小批量数据的每个特征的均值和方差，然后利用这些统计数据来规范化该特征的所有数据点。
具体步骤包括：
1. 计算小批量数据的均值和方差。
2. 使用计算得到的均值和方差来规范化小批量中的每个数据点。
3. 同样引入两个可学习的参数：缩放因子γ和偏移因子β，以允许模型学习规范化数据的最佳表示。
BN的适用场景
Batch Normalization主要适用于批量大小较大的情况，尤其是在图像处理任务中。BN能够有效地减少内部协变量偏移，加速模型的训练过程，并提高模型的泛化能力。
- 图像分类任务在图像分类任务中，BN被广泛应用于卷积层和全连接层之后，激活函数之前，以稳定训练过程并提高性能。
- 数据支持在CIFAR-10数据集上的实验结果表明，使用BN的网络在测试集上的错误率比不使用BN的网络低2.5%。
Layer Normalization与Batch Normalization的区别
1.计算方式大不同
首先，得说说这俩兄弟的计算方式。BN是在一个小批量（batch）的数据上计算均值和方差的，这意味着它依赖于每个批次的数据。而LN呢，它是对每个样本的所有特征进行归一化的，不依赖于批次大小。这就像是，BN需要一帮朋友一起开派对，而LN则是一个人也能玩得很开心。
2.应对序列数据的能力
接下来，我们得聊聊它们应对序列数据的能力。BN因为是在批次上计算的，所以它不太适合处理那些长度不一的序列数据，比如我们说话时的句子，有时候长有时候短。而LN就不同了，它能够很好地处理这种变长序列，因为它不依赖于批次中其他样本的信息，每个样本都是独立的。
3.灵活性和稳定性
再来说说灵活性和稳定性。LN因为是在每个样本上单独归一化的，所以它在处理位置上更加灵活，不会因为批次的变化而影响模型的表现。
4.训练效率和泛化能力
最后，我们得提提训练效率和泛化能力。LN因为减少了内部协变量偏移，所以能够帮助模型更快地学习，加速训练过程。同时，LN还能提高模型的泛化能力，因为它让模型不会过分依赖于某些特定的特征，这样在面对新的数据时，模型也能表现得更好。
Transformer模型特点
聊完LN核BN，再来看看Transformer模型特点。
1.处理序列数据
Transformer模型之所以在处理序列数据方面表现出色，主要得益于其独特的架构设计。
- 变长序列处理：Transformer模型不限制输入序列的长度，这在自然语言处理任务中尤为重要，因为文本数据的长度是高度可变的。
2.自注意力机制
Transformer模型的核心是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列时同时考虑输入序列的所有位置，而不是像传统递归结构（如LSTM、GRU）那样逐步处理序列。
- 全局依赖捕捉：自注意力机制使得Transformer能够捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系，无论它们之间的距离有多远。这种全局依赖捕捉能力是Transformer在处理长距离依赖任务时表现优异的关键因素。一项研究显示，在使用自注意力机制的Transformer模型中，长距离依赖的准确率比使用传统RNN结构的模型高出约5%。
- 并行计算优势：与传统的序列处理模型（如RNN）相比，Transformer的自注意力机制可以并行处理序列中的所有位置，这大大加快了模型的训练速度。一项实验表明，Transformer模型的训练速度比传统的RNN模型快3倍以上。
为什么Transformer选择LayerNorm
1.LayerNorm的独立性
首先，咱们得聊聊LN的一个超级棒的特性——独立性。LayerNorm对每个样本的所有特征进行归一化，这意味着它不依赖于批次的大小。这对于Transformer来说，就像是量身定做的一样。因为Transformer处理的是序列数据，这些数据的长度可以变化，而且每个词的位置信息非常重要。如果使用BN，它可能会因为批次大小的变化而破坏这些宝贵的位置信息。但LN就不会有这个问题，它能够保持模型的稳定性，不管输入序列有多长。
2.LayerNorm的灵活性
接下来，我们得说说LN的灵活性。在Transformer中，每个词都能独立地关注到其他所有词，这种机制需要模型在每个位置上都能独立地处理信息。LN正好满足了这个需求，因为它允许模型在每个位置上独立地进行归一化，而不受批次中其他样本的干扰。这种灵活性让Transformer能够更好地捕捉序列数据中的长距离依赖关系。
3.LayerNorm的稳定性和效率
再来看看稳定性和效率。在训练深度网络时，LN可以帮助加速收敛，因为它减少了内部协变量偏移。这意味着模型可以在训练过程中更快地学习。而且，LN在处理不同长度的序列时更加稳定，因为它不会受到批次大小的影响。这对于Transformer来说至关重要，因为它需要处理各种长度的文本。
4.LayerNorm与Transformer的默契配合
最后，我们得聊聊LN和Transformer之间的默契配合。LayerNorm和Transformer就像是一对默契的搭档，它们一起在NLP的世界里大展拳脚。LN的独立性和灵活性与Transformer的自注意力机制相得益彰，使得模型能够更好地处理序列数据，捕捉到句子中每个词之间的关系。
总之，LayerNorm之所以成为Transformer的首选，是因为它的独特优势和Transformer的需求完美匹配。虽然BatchNorm在其他领域也有出色的表现，但在Transformer的世界里，LayerNorm才是那个最佳拍档。
本文转载自 智驻未来，作者： 小智
赞
收藏
回复
相关推荐
