研究背景
- 归一化层的广泛应用：自2015年批量归一化（Batch Normalization, BN）被提出以来，归一化层已成为现代神经网络中最基本的组件之一。此后，针对不同网络架构或领域，又提出了许多归一化层的变体，如层归一化（Layer Normalization, LN）和均方根归一化（RMSNorm）等。如今，几乎所有的现代网络都使用归一化层，其中LN在Transformer架构中尤为流行。
- 对归一化层的依赖：归一化层的广泛采用主要是由于它们在优化方面的经验性优势，能够加速和稳定收敛。随着神经网络变得越来越宽和深，这种需求变得越来越关键。因此，归一化层被认为对于深度网络的有效训练至关重要，甚至是不可或缺的。
图1展示了两种Transformer块的结构：左边是原始的Transformer块，右边是带有Dynamic Tanh（DyT）层的Transformer块。原始的Transformer块包含注意力机制和前馈网络（FFN），并且在这些组件之后有一个归一化层（LN）。DyT层被设计为归一化层的替代方案，其定义为DyT(x) = tanh(αx)，其中α是一个可学习的参数。DyT层通过学习参数α来调整输入的激活范围，并利用tanh函数压缩极端值，从而模仿归一化层的行为。这种替代不仅简化了网络结构，还提高了模型的性能和效率。
创新
- Dynamic Tanh（DyT） ：文章提出了一种名为Dynamic Tanh（DyT）的元素级操作，作为Transformer中归一化层的替代方案。DyT定义为DyT(x)=tanh(αx)，其中α是一个可学习的参数。该方法受到LN在Transformer中通常产生类似tanh的S形输入输出映射的启发，旨在通过学习适当的缩放因子α和通过有界tanh函数压缩极端值来模仿LN的行为，且无需计算激活统计量。
- 简单直接的替换：DyT的使用非常简单，可以直接替换现有架构中的归一化层，如视觉和语言Transformer中的LN。实验表明，使用DyT的模型可以稳定训练，并在多种设置下实现高最终性能，通常无需调整原始架构的训练超参数。
- 对不同模型和任务的广泛验证：文章通过在多个领域的不同模型和任务上进行实验，验证了DyT的有效性，包括监督学习、自监督学习、扩散模型、大型语言模型、语音自监督学习以及DNA序列建模等。这些实验结果表明，DyT在各种场景下都能匹配或超越归一化层的性能。
方法
- DyT的提出：DyT是一种简单的元素级操作，通过学习参数α来调整输入的激活范围，并利用tanh函数压缩极端值，从而模仿归一化层的行为。它无需计算激活统计量，简化了网络结构。
- DyT的实现 ：DyT可以直接替换Transformer架构中的归一化层，无需对网络的其他部分进行修改。这种简单的替换方式使得DyT易于集成到现有的网络架构中。
算法1展示了Dynamic Tanh（DyT）层的伪代码实现
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总结
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