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技术作品介绍
继 BN 之后，学术界提出了 LN，针对的是 RNN 模型，后来科研人员发现 LN 对于基于自注意力的模型非常有效。典型的例子就是 LN 在 Transformer 中的大量使用。LN 帮助更快地训练 Transformer 模型。然而，LN 的成功一直是个疑问。一种解释是前向归一化提升了分布的稳定性，但最新研究则表明 BN 的效果和输入分布的稳定性没有关系，而是让优化的损失更加平滑。
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