트랜스포머 모델의 주요 정규화 작업은 다음과 같습니다:
1. 배치 정규화 (Batch Normalization): 배치 정규화는 미니배치의 각 층에서의 입력을 정규화하는 기법입니다. 이를 통해 각 층의 입력 분포를 안정화시키고, 그레디언트 소실 또는 폭주를 줄여 모델의 학습을 안정화시킵니다.
2. 층 정규화 (Layer Normalization): 층 정규화는 배치 단위가 아닌 층 단위에서의 입력을 정규화하는 기법입니다. 배치 정규화와 유사한 역할을 수행하지만, 배치 차원이 아닌 피쳐 차원에서 평균과 표준편차를 계산하여 정규화합니다.
3. 셀프 어텐션 정규화 (Self-Attention Normalization): 트랜스포머 모델의 셀프 어텐션 레이어에서 사용되는 정규화 기법입니다. 셀프 어텐션은 입력 시퀀스의 각 토큰 간의 상호작용을 모델링하는데 사용되는데, 이때 정규화를 통해 그레디언트의 안정성을 향상시킵니다.
4. 잔차 연결 (Residual Connection): 잔차 연결은 트랜스포머 모델의 각 레이어에서 입력과 출력 사이에 잔차 연결을 추가하는 기법입니다. 이를 통해 신경망의 깊이가 깊어져도 그레디언트 소실이나 폭주 문제를 완화할 수 있습니다.
이러한 정규화 작업들은 트랜스포머 모델의 학습 안정성과 성능 향상에 중요한 역할을 합니다. 각각의 정규화 기법은 입력 데이터의 분포를 조정하거나 그레디언트를 조절함으로써 모델의 학습을 안정화시키고, 더 나은 표현력을 갖는 특성을 추출할 수 있도록 도와줍니다.
*RMS (Root Mean Square) 정규화는 트랜스포머 모델의 주요 정규화 기법 중 하나로서 일반적으로 사용되는 것은 아닙니다. 이유는 다양한 정규화 기법들이 모델의 학습 안정성과 성능 향상을 위해 특정한 목적과 가정에 기반하고 있기 때문입니다.
RMS 정규화는 주어진 값들의 편차를 작게 만들면서도 값들의 의미를 유지하려는 목적으로 사용되는 것으로 이해됩니다. 그러나 이와 관련하여 트랜스포머 모델에서 널리 사용되는 특정한 정규화 기법으로는 앞서 언급한 배치 정규화, 층 정규화, 셀프 어텐션 정규화, 잔차 연결 등이 있습니다. 이러한 기법들은 모델의 학습 안정성, 그레디언트 흐름, 과적합 방지 등을 개선하는 데에 효과적으로 사용됩니다.
트랜스포머 모델에서는 RMS 정규화보다는 주로 위에서 언급한 다른 정규화 기법들이 더 일반적으로 사용됩니다. 그러나 정규화 기법의 선택은 모델의 구조, 데이터의 특성, 학습 목표 등에 따라 달라질 수 있으며, 특정한 문제나 실험 환경에서는 다양한 정규화 기법을 시도해보는 것이 좋습니다.