Jaka jest rola połączenia residual i LayerNorm w bloku Transformer?

Połączenie residualne (połączenie residualne) i LayerNorm (normalizacja warstwy) odgrywają kluczową rolę w stabilności i efektywności uczenia się bloków Transformer.

Połączenie residualne pomaga uniknąć problemu zanikających gradientów podczas uczenia się głębokich sieci. Dodaje dane wejściowe warstwy do jej wyjścia, co ułatwia gradientowi przepływ przez warstwy i poprawia zbieżność. Można to przedstawić tak:

output = LayerNorm(x + Sublayer(x))

gdzie x to wejście do bloku, a Sublayer(x) to wynik przetwarzania (np. uwaga lub feed-forward).

LayerNorm normalizuje wyjście warstwy według cech, co stabilizuje i przyspiesza uczenie, zmniejszając wewnętrzne przesunięcie kowariancji. W przeciwieństwie do BatchNorm, LayerNorm działa niezależnie od rozmiaru partii, co jest ważne dla danych sekwencyjnych.

Razem, połączenie residualne i LayerNorm zapewniają głębsze i bardziej stabilne uczenie modeli Transformer, poprawiając jakość i szybkość zbieżności.