Normalized Attention Without Probability Cage

论文地址：

• https://arxiv.org/abs/2005.09561

整体思路以及计算方式

本文对$\mathrm{MHA}$中$\mathrm{Softmax}$归一化方式提出了疑问，通过理论，实验的方式证明了其他归一化方式也能达到相当的效果。原文测试了很多种方法，这里给出效果最好的一种$\mathrm{Normalized Attention Pooling (NAP)}$的计算方式：

• 给定$\mathbf{Q, K, V}\in \mathbb R^{n\times d}$

• 计算相似度$s_{tr}= \mathbf q_t^{\top} \mathbf k_r \in \mathbb R$

• 定义归一化函数：

  $$\begin{aligned} \operatorname{normalize}({x})_{j}&=g \cdot \frac{x_{j}-\mu_{{x}}}{\sigma_{{x}}}+b \\ \mu_{{x}}&=\frac{1}{N} \sum_{j} x_{j}\\ \sigma_{{x}}&=\frac{1}{N} \sum_{j}\left(x_{j}-\mu_{{x}}\right)^{2} \end{aligned}$$
• 按行归一化相似度：$\mathrm{normalize}([(s_{t1},\ldots,s_{tn})])$

• 剩余部分同$\mathrm{MHA}$计算

时间复杂度

只是换了归一化的方式，所以时间复杂度为$O(n^2 d)$。

训练以及loss

没有变化。

代码

• https://github.com/lucidrains/all-normalization-transformer

• https://github.com/OliverRichter/normalized-attention

实验以及适用场景

适用于Encoder, Decoder；原论文只做了验证实验，没有跑性能实验。

细节

暂无。

简评

总结：

• 讨论了$\mathrm{Softmax}$是否必要的问题，从验证实验上来说不是必须的；

• 比较简单，值得复现；