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 …
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 …
手机微信接收的文件存储在哪？ - 知乎
我之前还在用QQ浏览器时在此页面直接用QQ浏览器打开 但其实此时微信并没有将这个文件放在你手机里大佬所说的那个位置，而是放在了一个你访问不了的文件夹里。（推测和那些微信占用 …
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 …
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 …
在神经网络中，先进行BatchNorm还是先运行激活函数？ - 知乎
我在一些文献中看到，推荐的卷积网络顺序为：ConvBatchNorm激活函数可是如果先进行BatchNorm的话，那么再…
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮 …
2016， Layer Normalization （没有发表） 用于RNN 2016， Instance Normalization （没有发表，但是经过了实践检验） 用于风格迁移 2016， Weight Normalization （NIPS） 2015， …
如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？
2017年5月16日 · 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； …
双塔模型最后一层为什么都进行L2 Norm？ - 知乎
双塔模型在计算内积前要先进行L2 Norm，有原理推导么？还是工程上的trick
batch normalization为什么可以防止过拟合？ - 知乎
batch normalization为什么可以防止过拟合？ 最近看BN，从原理上看它是可以防止梯度消失，加速训练的，但是怎样做到防止过拟合的呢？
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