从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.2.3层归一化（LayerNorm）与残差连接的原理与代码实现
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文章大纲
- 1.2.3 层归一化（LayerNorm）与残差连接的原理与代码实现
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- 1. 层归一化的数学原理与工程价值
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- 1.1 内部协变量偏移问题的数学描述
- 1.2 `LayerNorm`的数学形式
- 2. 残差连接的设计哲学
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- 2.1 梯度传播的数学保障
- 2.2 Transformer中的Post-LN与Pre-LN
- 3. 逐行代码实现
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- 3.1 LayerNorm的PyTorch实现
- 3.2 残差连接+LayerNorm组合实现
- 4. 工程实践与性能调优
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- 4.1 混合精度训练配置
- 4.2 计算图优化策略
- 5. 综合应用案例：Transformer层实现
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- 5.1 编码器层完整实现
- 6. 性能影响评估
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- 6.1 LayerNorm消融实验（WMT14英德翻译）
- 6.2 残差连接深度测试（Transformer层数扩展）
- 7. 总结：稳定训练的双基石
1.2.3 层归一化（LayerNorm）与残差连接的原理与代码实现
1. 层归一化的数学原理与工程价值
1.1 内部协变量偏移问题的数学描述
层归一化（Layer Normalization）的核心目标是解决深度神经网络中的 内部协变量偏移 问题。对于第 l l