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Note: Conversion is based on the latest values and formulas.
如何通俗易懂地解释「范数」? 、 其中, 分别表示向量和矩阵。 当然,也会看到欧式距离、均方误差等。 例如,向量 的欧式范数 (Euclidean norm) 为 用于表示向量的大小,这个范数也被叫做 -范数。 为方便统一,一般将任 …
Transformer框架中的add&norm中的norm是什么样的归一化? - 知乎 而post-norm,在残差分支之后做归一化,对参数正则化的效果更好(loss平面更平滑),且它每norm一次就削弱一次恒等分支的权重,所以post-norm相对pre-norm,是更突出残差分支的, …
l1正则与l2正则的特点是什么,各有什么优势? - 知乎 那么如果数据损失项使用L1 Norm,很明显,L1 Norm对outlier没有L2 Norm那么敏感;如果正则化损失项使用L1的话,那么使学习到的参数倾向于稀疏,使用L2 Norm则没有这种倾向。
为什么Transformer要用LayerNorm? - 知乎 为什么要用Norm,可以关注1.1和1.4的部分,概括说来,Norm最开始被提出的时候,是用来解决ICS问题的,而后人的研究发现,Norm起作用的本质是它平滑了Loss,保持了梯度下降过程 …
梯度裁剪为什么通常用L2-norm? - 知乎 梯度裁剪通过使用L2-norm来限制梯度的大小,有效避免了梯度爆炸问题,同时保持了梯度更新的方向不变。 L2-norm之所以成为梯度裁剪中的常用选择,主要是因为它的简单直观的数学属性 …
一文了解Transformer全貌(图解Transformer) 21 Jan 2025 · 上图红色部分是Transformer的Encoder结构, 表示Encoder的个数,可以看到是由Multi-Head Attention、Add & Norm、Feed Forward、Add & Norm组成的。 前面已经介绍 …
如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization? - 知乎 再后来,transformer成为主流,nlp那边用layer norm居多,所以transformer继承了它,至于为什么不用BN而用LN,之前知乎一个问题大佬们都有很多讨论了: transformer 为什么使用 layer …
0 范数、1 范数、2 范数有什么区别? - 知乎 但是我们都知道,矩阵求逆是一个病态问题,即矩阵并不是在所有情况下都有逆矩阵。所以上述式子在实际使用时会遇到问题。为了解决这个问题,可以求其近似解。可以用SGD (梯度下降法) …
Norm - Bedeutung, Definition und verschiedene Arten 30 Apr 2025 · Eine Norm im rechtlichen Sinne – also eine Rechtsnorm – zählt zu sozialen Normen, zu denen auch moralische Normen gezählt werden. Norm - Unterschiede Es gibt …
机器学习下的各种norm到底是个什么东西? - 知乎 Norm 的数学定义前面的答主已经回答的很好了,我就来补充一下几种 norm 的性质。 放一张2维空间的图,图里展示的是 norm 等于1的向量集合。