Transformer的Encoder为什么使用Lay Normalization而不是BatchNormalization?

Lay Normalization: LN Batch Normalization: BN 一、为什么要进行Normalize呢? 在神经网络进行训练之前,都需要对于输入数据进行Normalize归一化,目的有二: 能够加快训练的速度。提高训练的稳定性。 先看图,LN是在同一个样本中不同神经元之间进行归一化,而BN是在同一个batch中不同样本之间的同一位置的神经元之间进行归一化。 BN是对于相同的维度进行归一化...

GENERALIZATION THROUGH MEMORIZATION: NEAREST NEIGHBOR LANGUAGE MODELS

Abatract 我们引入了kNN-LMs,它扩展了一个预先训练的神经语言模型(LM),通过与k个最近邻(kNN)模型线性插值。最近邻是根据预先训练好的LM嵌入空间中的距离进行计算的,并可以从任何文本集合中提取,包括原始的LM训练数据。 定性地说,该模型在预测罕见的模式方面特别有用,如事实知识。总之,这些结果强烈地表明,学习文本序列之间的相似性比预测下一个单词更容易,而最近邻搜索是一种在长尾进行语言建模的有效方法...

图像平均减法与BatchNormalization - Caffe

本文介绍了图像平均减法与BatchNormalization - Caffe的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧! 问题描述 我对Caffe中的图像预处理有疑问。 当我在我的caffemodel中使用BatchNormalization Layer时,我是否仍然需要在训练阶段开始之前的所有训练中的预处理步骤图像均值减法?或者这是在BatchNormalization ...

XmlSerialization集合为阵

本文介绍了XmlSerialization集合为阵的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧! 问题描述 我想序列化需要使用同一名称的多个元素的自定义类。我已经使用xmlarray尝试过,但它包装他们在另一个元素。 我想我的XML看起来像这样。 <根>     <树>一些文字< /棵>     <树>一些文字< /...
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2022-11-27 13:15:58 1669526158