深度分析
Transformer 也能做除法?層正規化讓線性自注意力直接算出最小平方法
研究探討 Transformer 在上下文學習中,如何利用線性自注意力結合層正規化,直接近似求得線性迴歸的最小平方法,而非傳統的梯度下降迭代。作者構建了一個僅有 2 層、2 個注意頭、維度 4 的小型模型,並在加入 ℓ1 正則化的訓練下,證實模型會學會以層正規化執行除法運算,產生閉式解。
深度分析
研究探討 Transformer 在上下文學習中,如何利用線性自注意力結合層正規化,直接近似求得線性迴歸的最小平方法,而非傳統的梯度下降迭代。作者構建了一個僅有 2 層、2 個注意頭、維度 4 的小型模型,並在加入 ℓ1 正則化的訓練下,證實模型會學會以層正規化執行除法運算,產生閉式解。
深度分析
層正規化是深度學習的基礎組件。研究者從 RMSNorm 推導出動態激活函數 DyT,進一步在函數空間解耦得到精確對應的 DyISRU。實驗顯示 DyISRU 在離群值正規化上超越 DyT,暗示可替代傳統 LN 提升模型穩定性。