Layer normalization

Layer normalization je normalizačná vrstva, ktorá pre každý príklad škáluje aktivácie naprieč vlastnosťami a používa naučené parametre posunu a mierky.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi určuje, ako sú časti systému usporiadané, ako medzi nimi tečú dáta a aké obmedzenia riešenie má.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je zbytočná zložitosť, neprimeraná spotreba zdrojov, slabá interpretovateľnosť alebo nevhodné správanie pri zmene dát. Voľba architektúry sa musí overiť experimentom a prevádzkovým testom.

Layer normalization sa od pojmov LSTM, Multi-agent system, Mixture of experts odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.