LayerNorm

class paddle.nn. LayerNorm ( normalized_shape, epsilon=1e-05, weight_attr=None, bias_attr=None, name=None ) [源代码]

构建 LayerNorm 类的一个可调用对象，具体用法参照 代码示例。其中实现了层归一化层（Layer Normalization Layer）的功能，其可以应用于小批量输入数据。更多详情请参考：Layer Normalization

计算公式如下

\[ \begin{align}\begin{aligned}\begin{split}\\\mu=\frac{1}{H}\sum_{i=1}^{H}x_i\\\end{split}\\\begin{split}\\\sigma=\sqrt{\frac{1}{H}\sum_i^H{(x_i-\mu)^2} + \epsilon}\\\end{split}\\\begin{split} \\y=f(\frac{g}{\sigma}(x-\mu) + b)\\\end{split}\end{aligned}\end{align} \]

  • \(x\)：该层神经元的向量表示

  • \(H\)：层中隐藏神经元个数

  • \(\epsilon\)：添加较小的值到方差中以防止除零

  • \(g\)：可训练的比例参数

  • \(b\)：可训练的偏差参数

参数

  • normalized_shape (int|list|tuple) – 需规范化的 shape，期望的输入 shape 为 [*, normalized_shape[0], normalized_shape[1], ..., normalized_shape[-1]]。如果是单个整数，则此模块将在最后一个维度上规范化（此时最后一维的维度需与该参数相同）。

  • epsilon (float，可选) - 指明在计算过程中是否添加较小的值到方差中以防止除零。默认值：1e-05。

  • weight_attr (ParamAttr|bool，可选) - 指定权重参数属性的对象。如果为 False 固定为 1，不进行学习。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • bias_attr (ParamAttr，可选) - 指定偏置参数属性的对象。如果为 False 固定为 0，不进行学习。默认值为 None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

形状

  • input: 2-D, 3-D, 4-D 或 5D 的 Tensor。

  • output：和输入形状一样。

代码示例

import paddle

x = paddle.rand((2, 2, 2, 3))
layer_norm = paddle.nn.LayerNorm(x.shape[1:])
layer_norm_out = layer_norm(x)

print(layer_norm_out)