Kāda ir residual connection un LayerNorm loma Transformer blokā?

Reziduālā saite (reziduālā saite) un LayerNorm (slāņa normalizācija) spēlē būtisku lomu Transformer bloku stabilitātē un efektivitātē.

Reziduālā saite palīdz izvairīties no pazūdošo gradientu problēmas dziļās tīklos mācoties. Tā pievieno slāņa ievades datus tā iznākumam, ļaujot gradientam vieglāk plūst caur slāņiem un uzlabojot konverģenci. To var attēlot šādi:

output = LayerNorm(x + Sublayer(x))

kur x ir bloka ievade, bet Sublayer(x) ir apstrādes rezultāts (piemēram, uzmanība vai iepriekšēja apstrāde).

LayerNorm normalizē slāņa iznākumu pēc raksturlielumiem, kas stabilizē un paātrina mācīšanos, samazinot iekšējo kovariācijas pārvietojumu. Atšķirībā no BatchNorm, LayerNorm darbojas neatkarīgi no partijas lieluma, kas ir svarīgi secīgu datu gadījumā.

Kopā, reziduālā saite un LayerNorm nodrošina dziļāku un stabilāku Transformer modeļu apmācību, uzlabojot kvalitāti un konverģences ātrumu.