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如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？
Normalization这个事得好好掰扯掰扯。上古时期，网络经常在初始几个iteration之后，loss还没下降就不动，必须得把每一层的gradient与weight的比值打印出来，针对性地调整每一层的初始化才能不崩。
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，可以让模型根据分布 scaling 和 shifting。有的文献把叫做 gain, 把叫做 bias。
手机微信接收的文件存储在哪？ - 知乎
我之前还在用QQ浏览器时在此页面直接用QQ浏览器打开但其实此时微信并没有将这个文件放在你手机里大佬所说的那个位置，而是放在了一个你访问不了的文件夹里。（推测和那些微信占用手机储存十几个G的聊天文件放在一起，没root访问不了。详情可以看这个视频：微信占用大量存储空间，到底是
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作，在网络的中间层如今也很频繁的被使用。 1 线性归一化
CNN为什么要用BN， RNN为何要用layer Norm？ - 知乎
Normalization 不管是 Batch Normalization 还是 Layer Normalization， Normalization的目的是为了把输入转化成均值为0方差为1的数据。换句话说，这里的 Normalization 其实应称为 Standardization （标准化），而不是 Normalization （归一化）。
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为… 显示全部关注者 124
为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎
Leveraging Batch Normalization for Vision Transformers里面就说了：其实可以的，但是直接把VIT中的LN替换成BN，容易训练不收敛，原因是FFN没有被Normalized，所以还要在FFN block里面的两层之间插一个BN层。（可以加速20% VIT的训练）除此以外，有位知友的观点我也觉得很认同。
Transformer 为什么使用 Layer normalization，而不是batchNorm？
Layer Normalization 是对单个样本的所有维度特征做归一化。在 NLP 中相当于对一个 batch 内的每个句子内所有位置的词做归一化 6 4 BN 和 LN 的关系 BN 和 LN 都可以比较好的抑制梯度消失和梯度爆炸的情况。