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残差连接

目的是解决深层网络中梯度消失的问题。

解决方法是进行跳跃连接，即多出一条输出链路，将输入X直接接到输出层上。

公式为 F(X) + X。

这样每一层求导的时候至少能够保证是＞1的，不会产生梯度消失问题。

层归一化

作用

对输入的每个样本进行归一化处理，即每个特征维度的均值和方差会被调整为0和1，帮助加速训练并稳定模型。

和其它归一化的比较

NLP 任务通常处理变长的序列（如句子），层归一化在处理这些变长序列时非常合适，因为它不依赖于批量数据，而是每个样本独立进行归一化。

BN的问题

• 批次依赖性：BN 需要一个批次的数据来计算均值和方差。在NLP中，尤其是当输入数据长度不一致（例如，句子长度不同）时，批次大小可能变化。这使得在处理变长的序列或小批量数据时，BN 的效果不好，且计算上的不稳定性可能导致性能下降。
• 推理时问题：在推理阶段（即在测试或推理过程中），BN 需要依赖全批次的统计数据（均值和方差），这使得在处理单个样本时变得困难，尤其是在 NLP 中通常会处理单句或单文本（例如生成任务中一次生成一个单词）。

dropout

基本思想

在训练的时候以P的概率丢弃神经元，所以这样每一次的传播都会走的不一样的路径，具有集成学习的特点，并且也避免了过度依赖于关键神经元。

实现方式

有一个Mask向量，是一个随机的二进制向量，遵从于Bernoulli(1−p)，即01分布，0表示丢弃，1表示保留，p概率的丢弃，所以保留的概率是1-p。

训练的时候每个神经元的输出都被压缩了，即输出变成不加dropout的1 / （1 - p），在测试的时候就所有神经元都保持激活，用于所有学习到的特征进行推理，但是我们需要放大输出，即把训练缩小的补偿回来，就是输出除于 (1 - p).

class AddNorm(nn.Module):def __init__(self, *args, **kwargs) -> None:super(AddNorm, self).__init__(*args, **kwargs)self.add_norm = nn.LayerNorm(num_hiddens)self.dropout = nn.Dropout(0.1)def forward(self, X, X1):X1 = self.add_norm(X1)X = X + X1X = self.dropout(X)return X