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 …
如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？
May 16, 2017 · 如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？ 我知道的是：normalization和standardization是降低极端值对模型的影响. 前者是把数据全部转成从0-1； …
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 …
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮 …
Normalization对于数值以及类别特征的 EMbedding的影响 从上面的实验中,我们发现, 对数值的EMbedding使用LayerNorm相关的效果更好,对数值特征使用LayerNorm相关的正则化方法, …
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 …
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 …
标准化和归一化什么区别？ - 知乎
缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization—— Normalizer ()） 1就是常说的z-score归一化，2是min-max归一化。 举个例子来看看它们之间的区别，假设一个数据集包括「身高」 …
transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化 …
当然这都是瞎猜，不过有一个间接性的证据是，文章《Root Mean Square Layer Normalization》说将LN换成RMS Norm后效果会变好，而RMS Norm比LN更像L2 Normalzation。
l1正则与l2正则的特点是什么，各有什么优势？ - 知乎
理解L1，L2 范数 L1，L2 范数即 L1-norm 和 L2-norm，自然，有L1、L2便也有L0、L3等等。因为在机器学习领域，L1 和 L2 范数应用比较多，比如作为正则项在回归中的使用 Lasso …
一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · Transformer整体结构（引自谷歌论文） 可以看到Encoder包含一个Muti-Head Attention模块，是由多个Self-Attention组成，而Decoder包含两个Muti-Head Attention。Muti …