解释“LayerScale”在大模型训练中的作用热门官方

更新于2025/12/1 11:15:25

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LayerScale是在Transformer层中引入的可学习缩放因子，对每个子层（如注意力输出、FFN输出）乘以一个小的可训练标量。它可缓解深层模型训练中的梯度不稳定与激活值过大问题，尤其在深层ViT与语言模型中提升收敛稳定性。LayerScale通常初始化为接近0的值，使模型初期变化缓慢，逐步学习到合适的尺度，从而改善深层网络的训练动态。

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