当前位置: 首页 > news >正文 LLM层归一化:γβ与均值方差的协同奥秘 news 2025/7/26 19:56:05 LLM层归一化参数均值和方差;缩放和平移参数是什么 层归一化(Layer Normalization,LN)是深度学习中用于稳定神经网络训练的一种归一化技术 均值和方差参数用于对输入数据进行标准化处理,即将输入数据转换为均值为0、方差为1的标准正态分布 缩放因子γ\gammaγ:标准化后的分布不一定是对模型学习最优的分布 γ\gamma 查看全文 http://www.dtcms.com/a/295687.html 相关文章: 用 Function Call 让 AI 主动调用函数(超入门级示例)|保姆级大模型应用开发实战 day 34 打卡 LLM中典型的Transformer层中:MLP Residual; LN Agg: μ, σ; SM Agg 是什么意思 [202103][Docker 实战][第2版][耿苏宁][译] [Linux入门] Linux 网络设置入门:从查看、测试到配置全攻略 进阶系统策略 二分查找----4.搜索旋转排序数组 为什么Java的String不可变? 洛谷P1512 伊甸园日历游戏 Qt(资源库和按钮组) Django基础(八)———数据库外键及表关系 DRF - 博客列表API GaussDB 数据库架构师(八) 等待事件概述-1 Spring Boot项目的模块继承父项目的全部依赖 中国5G RedCap基站开通情况及2025年全年计划 【ComfyUI学习笔记03】案例学习:图片放大的3个基本工作流 基于规则架构风格对业务的重构 与deepseek的问答:dot net与Borland VCL的关系 抖音小游戏好做吗? MySQL的底层原理--InnoDB记录存储结构 【Unity开发】飞机大战项目实现总结 Unity GC 系列教程第四篇:GC Alloc 优化技巧与实践(下)与 GC 调优 DBA常用数据库查询语句(2) 【学习路线】JavaScript全栈开发攻略:前端到后端的完整征程 Redis数据库入门教程 Windchill用SQL获取所有组织下的所有用户 C++11之可变参数模板 ac日志报ARP-neighbor-failed问题定位过程 langchain+本地embedding模型+milvus实现RAG ChatGPT Agent架构深度解析:OpenAI如何构建统一智能体系统
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