LayerNorm 会在隐藏维度上减去均值,并除以标准差。 LayerNorm(x)=x−μσ2+ϵ⊙γ+β\operatorname{LayerNorm}(x) = \frac{x - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \odot \gamma + \betaLayerNorm(x)=σ2+ϵx−μ⊙γ+β 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。