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文章來源：JioNLP
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Layernorm 原理解析

Layernorm（層歸一化）是一種在深度學習中常用的正則化技術，旨在提高模型的訓練速度和穩定性。與批歸一化（Batch Normalization）不同，Layernorm 對每個樣本的特征進行歸一化，而不是對整個批次進行操作。以下是對 Layernorm 原理的簡要解析。

1. 歸一化的概念

歸一化是指將數據調整到一個統一的標準，使得模型訓練過程中的梯度更新更加穩定。Layernorm 對每個輸入樣本的所有特征進行歸一化，確保每個樣本在特征空間內的均值為0，方差為1。

2. 計算方式

Layernorm 的計算過程如下：首先計算輸入特征的均值和方差，然后用這些統計量對特征進行歸一化。公式為：
$$ \text{LayerNorm}(x) = \frac{x – \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} $$
其中，μ為均值，σ為標準差，ε是一個小常數，用于防止除零錯誤。

3. 優勢

Layernorm 在處理小批量樣本時表現優異，尤其適用于循環神經網絡（RNN）等模型，因為它能夠緩解內部協變量偏移問題。此外，Layernorm 不受批次大小的影響，適合在線學習和序列數據處理。

4. 應用場景

Layernorm 廣泛應用于自然語言處理（NLP）任務，尤其是在 transformer 架構中。它能夠提高模型的收斂速度，并且在多層網絡中保持每層輸入的穩定性。

5. 總結

Layernorm 是一種有效的正則化技術，通過對每個樣本進行歸一化，改善了模型訓練的穩定性和速度。它在深度學習，尤其是處理序列數據時具有重要的應用價值。

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作者簡介：用數學和程序解構世界。