Некоторые преимущества использования Layer Normalization в глубоком обучении:

• Стабилизация обучения. 3 Нормализация входных данных по всем признакам для каждого примера обучения помогает стабилизировать процесс, снижая риск исчезающих или взрывающихся градиентов. 3
• Уменьшение внутреннего ковариационного сдвига. 13 Этот сдвиг заставляет модель постоянно адаптироваться к новым распределениям данных, замедляя процесс обучения. 1 Layer Normalization значительно уменьшает ковариационный сдвиг, стабилизируя процесс обучения. 1
• Предотвращение накопления ошибок. 1 По мере того как информация проходит через слои глубокой сети, небольшие ошибки могут накапливаться, приводя к значительным отклонениям в выводе модели. 1 Layer Normalization помогает решить эту проблему. 1
• Улучшение обобщающей способности. 13 Нормализация имеет неявный эффект регуляризации, который может улучшить обобщающую способность нейронных сетей. 1
• Независимость от размера батча. 34 Поскольку Layer Normalization работает на уровне отдельного примера, на неё не влияет размер батча, что делает её подходящей для задач с переменными размерами входных данных. 2