Transformer里layer-normlization的作用
当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，数据的分布会不断发生变化,为了保证数据特征分布的稳定性，我们加入Layer Normalization，这样可以加速模型的收敛速度 Normalization 有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为 0 方差为1的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行normalization(归一化)，因为我们不希望输入数据落在激活函数的
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