3.5 残差连接与层归一化（Residual Connections & Layer Nor...

文档摘要

3.5 残差连接与层归一化（Residual Connections & Layer Normalization） 3.5 残差连接与层归一化 (Residual Connections & Layer Normalization) 在构建深度神经网络时，两个核心挑战是梯度消失（或爆炸）问题以及训练过程的不稳定性。Transformer模型作为一种深层架构，成功应对了这些挑战，这在很大程度上归功于其巧妙地结合使用了残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）。这两个技术使得模型能够堆叠更多的层，从而学习到更复杂的特征表示，同时保持训练的稳定性和收敛性。 3.5.