层归一化在深度神经网络中的应用与作用

Layer normalization（层归一化）是一种优化深度神经网络训练稳定性和效率的技术。通过标准化每层的激活值，它减少了梯度消失和爆炸的问题，提升了训练的稳定性。在模型如AlbertAGPT中，LayerNorm确保了层间信息的稳定流动，有助于提高模型的训练效果和泛化能力。

AlbertAGPT (2) 人工智能 (14) GPT模型 (1) 机器学习 (7) 模型优越性 (1) 自然语言处理 (2)
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