1000层的Transformer，诞生了！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号

AI/CV重磅干货，第一时间送达

转载自：夕小瑶的卖萌屋

大家好，我是卖萌酱。

今天下午卖萌屋作者群里一位MILA实验室的大佬在临睡前（蒙特利尔时间凌晨0点半）甩出来一篇论文：

DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers

大佬表示太困了，肝不动了，于是卖萌酱左手抄起一罐咖啡，右手接过论文就开始肝了，必须第一时间分享给卖萌屋的读者小伙伴们！

论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2203.00555.pdf

代码：https://github.com/microsoft/unilm

首先，把Transformer模型训深最大的问题是什么？

耗显存？

训练慢？

都不是！最大的问题是压根就不收敛啊...

所以这篇论文最关键的贡献就是提出了一种新的Normalization方式——DeepNorm，有效解决了Transformer训练困难的问题。

其实早在2019年，就有研究者针对Transformer训练困难的问题，提出了Pre-LN来提升Transformer的训练稳定性，但是随后有人发现，Pre-LN会导致模型底层的梯度比顶层的还要大，这显然是不合理的，因此往往训练出的模型效果不如传统的Post-LN。

尽管后续也有一些补丁来试图解决这些问题，但这些既有的尝试都只能让Transformer的模型深度最多训练到几百层，始终无法突破千层的天花板。

本文提出的DeepNorm，则成功打破了这个天花板。

DeepNorm

从以上DeepNorm伪代码实现中，可以看到这确实是simple but effective的方法，作者也给出了几个不同场景下的参数经验取值。

效果层面，作者在机器翻译benchmark上做了实验：

可以看到随着模型深度从10层到100层再到1000层，机器翻译BLEU指标持续上升。

而在与前人工作的比较上，200层的DeepNet（3.2B参数量）比Facebook M2M 48层的矮胖大模型（12B参数量）有足足5个点的BLEU值提升。

此外，作者表示将来会尝试将DeepNet往更多NLP任务上迁移（包括预训练语言模型），期待DeepNet能给NLP带来下一波春天！

DeepNet论文下载

后台回复：DeepNet，即可下载上述论文

ICCV和CVPR 2021论文和代码下载

后台回复：CVPR2021，即可下载CVPR 2021论文和代码开源的论文合集
后台回复：ICCV2021，即可下载ICCV 2021论文和代码开源的论文合集
后台回复：Transformer综述，即可下载最新的3篇Transformer综述PDF

CVer-Transformer交流群成立

扫码添加CVer助手，可申请加入CVer-Transformer 微信交流群，方向已涵盖：目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、PyTorch和TensorFlow等群。

一定要备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称（如Transformer+上海+上交+卡卡），根据格式备注，可更快被通过且邀请进群

▲长按加小助手微信，进交流群

CVer学术交流群（知识星球）来了！想要了解最新最快最好的CV/DL/ML论文速递、优质开源项目、学习教程和实战训练等资料，欢迎扫描下方二维码，加入CVer学术交流群，已汇集数千人！

▲扫码进群
▲点击上方卡片，关注CVer公众号
整理不易，请点赞和在看