Concept

LayerNorm

一种在隐藏维度上对激活值做中心化和重新缩放的归一化方法。

层归一化

LayerNorm 会在隐藏维度上减去均值,并除以标准差。

LayerNorm(x)=xμσ2+ϵγ+β\operatorname{LayerNorm}(x) = \frac{x - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \odot \gamma + \beta

它是 transformer 中基础的归一化层。不过许多现代架构会选择 RMSNorm, 以获得更低开销和足够的尺度控制。