本文对NIPS 2019录用的论文Understanding and Improving Layer Normalization做出详细的解读，敬请批评指正。
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摘要：这项研究针对的是目前非常常用的技术layer normalization (LN)。LN类似于batch normalization，也是一种深度学习的归一化的技巧。LN主要作用于层的维度，一般对神经网络中间层的表示的分布进行归一化。尤其在最近大火的Transformer等模型中，LN起到非常重要的作用。然而，一直以来我们并不知道为什么LN有效。这篇文章则对LN的作用进行了研究。作者们认为，前向归一化并非LN起作用的唯一因素，均值和方差也是重要原因。它们改变了后向梯度的中心和范围。同时，作者还发现，LN的参数，包括bias和gain，并非总是能够提升模型表现，甚至它们可能会增加过拟合的风险。因此，为了解决这个问题，作者们提出了自适应的LN（简称AdaNorm）。AdaNorm将LN中的bias和gain替换成线性映射函数的输出。这个函数能够自适应地根据不同的输入调整权重。作者们在七个数据集上做了实验都表明AdaNorm能够取得更好的效果。同时可以看到，AdaNorm缓解了过拟合的问题，并且给训练带来更好的收敛效果。
一、引言
继BN之后，学术界提出了LN，针对的是RNN模型，后来科研人员发现LN对于基于自注意力的模型非常有效。典型的例子就是LN在Transformer中的大量使用。LN帮助更快地训练Transformer模型。然而，LN的成功一直是个疑问。一种解释是前向归一化提升了分布的稳定性，但最新研究则表明BN的效果和输入分布的稳定性没有关系，而是让优化的损失更加平滑。大家依然不清楚为何LN有效。
在这项工作中，作者通过分析提出了几个重要的观点，并提出了一种新的归一化的方法。作者们指出，前向归一化、以及均值和方差的导数都对LN非常重要。前向归一化并非成功的唯一因素。作者们通过一种叫DetachNorm的方法，说明了均值和方差的导数的重要性。作者们还指出，因为LN的参数，包括bias和gain，会提升过拟合的风险，它们并非总是对模型起到正向作用。实验表明，将bias和gain从LN中去掉并步总是会影响模型表现。通过对比分析不同情况下的损失函数曲线，作者们认为bias和gain会增加过拟合的风险。
因此作者们提出了AdaNorm的方法，下文将会对AdaNorm做详细的介绍。
二、Layer Normalization和相关实验数据集
LN类似于BN，可以用比较简单的式子表达：
其中的b和g则是文章中提到的bias和gain。
在这里先简单介绍一下实验用的数据集，后面的分析与之相关。本研究在5个任务上的7个数据集做了实验，其中包括机器翻译的IWSLT 14 德语英语翻译和IWSLT 15英语越南语翻译、语言模型的Enwiki8、文本分类的IMDB、RT和SST2、图片分类的MNIST以及句法分析的PTB。
三、如何理解LN
作者们采用ablation study（模型简化测试）的方式，去分析LN中每个部份的作用。下表列举了相关的实验结果：
首先从这个表不难看出，LN对于模型的重要性不可言喻，有LN的模型相比baseline有比较大的提高。然而有趣的是，去掉bias和gain并没有对模型表现造成明显的损害，甚至有的能够提升表现。这说明bias和gain并不总是带来正向的影响。作者观察模型的训练过程发现，bias和gain可能会提升过拟合的风险，结果如下图所示：
接下来作者们探讨前向归一化的作用。为了检验前向归一化，作者提出一种叫DetachNorm的方法，它让LN的均值和方差的梯度在反向传播过程中不回传，结果如下图所示：
从上述结果可以看出，前向归一化和均值方差的导数都在LN中起到重要的作用。甚至可以发现，后者的重要性更大。于是作者们接着探讨均值方差的导数，通过理论论证结合相关实验的方式说明，均值的梯度能让梯度的中心调整到0，方差的梯度则减小方差的大小。总结而言，LN将前向的输入和后向的梯度做了归一化。
四、AdaNorm
针对上述的分析，作者们提出一个新的归一化的方案，即自适应的LN。这个方法能够自适应地根据不同的输入控制权重。下面介绍一些这个方法的核心部分的内容：
其中z为AdaNorm的输出，y为归一化后的向量表示。与LN不同的是，AdaNorm用一个线性映射的函数代替了原来的bias和gain。作者又通过推导的方式指出，函数可以写为：
其中k推荐设为1/10，而C则为超参数，并且C(1-ky)的梯度不会在反向传播中回传。
作者们在上述的数据集上做了实验对比LN和AdaNorm的效果，结果如图：
上述结果表明，AdaNorm相比LN在实验中能帮助模型取得更好的表现。同时，作者展示了LN和AdaNorm的损失曲线，表明AdaNorm能够缓解过拟合的问题，如图所示：
五、总结
本篇文章主要对LN展开研究，探讨了为何LN能够有效。作者表明，LN的成功源自于前向归一化的过程以及均值方差的导数，同时表明bias和gain可能会提升过拟合的风险。针对这个问题，作者提出解决方案AdaNorm，将bias和gain修改为自适应于输入的函数，并通过实验证明它能比LN取得更好的效果。
