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，可以让模型根据 …
如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？
想法： 原文说的是without normalization，但是其实是换成了tanh，然后RMSNorm和hardtanh以及tanh的一种关系也有群友已经给出了，所以只是换了一种方式… 概括下来，就是不比normalization快，也 …
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常见的操 …
如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？
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；后者是把数据变成均值 …
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮助？ …
在深度学习中，归一化的手段可谓无处不在。对神经网络的输入进行归一化，对每一层的归一化（Batch Normal…
标准化和归一化什么区别？ - 知乎
缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization—— Normalizer ()） 1就是常说的z-score归一化，2是min-max归一化。 举个例子来看看它们之间的区别，假设一个数据集包括「身高」和「体重」 …
Weight Normalization 相比batch Normalization 有什么优点呢？
Weight Normalization和Batch Normalization都属于参数重写（Reparameterization）的方法，只是采用的方式不同，Weight Normalization是对网络权值W进行normalization，因此也称为Weight …
Transformer 为什么使用 Layer normalization，而不是batchNorm？
Feb 13, 2023 · 4 不同的领域的数据 在正式的说Normalization之前，我们必须先说一下不同领域的数据样式。 因为不同的Normalization其实是其作用的数据形态不一样，这赋予了不同的现实意义，理解不 …
z-score 标准化 (zero-mean normalization) - 知乎
最常见的标准化方法就是 Z标准化，也是 SPSS 中最为常用的标准化方法，spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 也叫 标准差 标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard …
PPO里reward scaling具体如何实现？相较于奖励归一化使用哪个更好？ …
1. 对，这里rs中每个元素都是return 2. 方差不是0。 RunningStats 也记录了个数n，n=1时返回的方差为square (rs.mean)，避免了你说的第二个问题 3. PPO中的reward scaling似乎就是你说的 reward …