데이크루 5기

Transformer_1 : https://dacon.io/competitions/official/236091/talkboard/408068?page=1&dtype=recent

Transformer_2 : https://dacon.io/competitions/official/236091/talkboard/408069?page=1&dtype=recent

Transformer_3 : https://dacon.io/competitions/official/236091/talkboard/408071?page=1&dtype=recent

Transformer_4 : https://dacon.io/competitions/official/236091/talkboard/408072?page=1&dtype=recent

Transformer_5 : https://dacon.io/competitions/official/236091/talkboard/408075?page=1&dtype=recent

Transformer_6 : https://dacon.io/competitions/official/236091/talkboard/408114

안녕하세요!

저번 시간

저희는 Layer Normalization에 대해서

알아보았어요.

이번 시간엔

코드를 통해

Layer Normalization을 이해해보아요.

https://dacon.io/competitions/official/236091/codeshare/7876?page=1&dtype=recent

저번 Transformer 코드에

Class를 단순히 추가를 해보며

Layer Normalization을

적용시켜 볼거에요.

Multi Head Attention 코드 기억하시나요?

다시 간단히 설명을 해드리겠습니다.

init:

이 메서드에서는 멀티-헤드 어텐션에 필요한 변수와 레이어들을 정의합니다.

embed_dim: 입력 임베딩 차원

num_heads: 사용할 어텐션 헤드의 개수

head_dim: 각 어텐션 헤드의 차원 (전체 임베딩 차원을 헤드 수로 나눈 값)

선형 레이어 :

self.query: 입력에 대한 쿼리 행렬을 생성하기 위한 선형 레이어

self.key: 입력에 대한 키 행렬을 생성하기 위한 선형 레이어

self.value: 입력에 대한 값 행렬을 생성하기 위한 선형 레이어

self.out: 멀티-헤드 어텐션 출력을 결합하기 위한 선형 레이어

forward:

이 메서드는 입력 텐서 x를 받아 멀티-헤드 어텐션을 계산하고 출력 텐서를 반환합니다.

쿼리, 키, 밸류 행렬 생성: 각각의 선형 레이어를 사용하여 입력 텐서 x로부터 쿼리(q), 키(k), 밸류(v) 행렬을 생성합니다.

헤드별 어텐션 수행: 헤드 수만큼의 차원을 추가하여 각 헤드가 독립적으로 어텐션을 수행할 수 있게 합니다.

어텐션 점수 계산 및 정규화: 쿼리 행렬과 키 행렬을 곱하여 어텐션 점수를 계산하고, 소프트맥스 함수를 사용하여 정규화합니다.

어텐션 출력 계산: 정규화된 어텐션 확률과 밸류 행렬을 곱하여 어텐션 출력을 계산합니다.

멀티-헤드 출력 결합: 각 헤드의 어텐션 출력을 결합하여 하나의 출력 텐서를 생성합니다.

최종 출력 계산: 결합된 출력 텐서를 self.out 선형 레이어를 통과시켜 최종 출력 텐서를 얻습니다. 이렇게 얻은 최종 출력 텐서는 멀티-헤드 어텐션 메커니즘을 통해 처리된 결과입니다.

기억이 돌아오셨다면

Layer Normalization을 추가하는 코드를

살펴볼까요?!

먼저

LayerNormalization Class 에 대해서 설명해드릴게요

이 클래스는 Layer Normalization을 구현하는 모듈로,

Layer Normalization은 신경망의 각 계층에서 활성화를 정규화하는 방법으로,

학습을 안정화하고 수렴을 가속화하는 데 도움이 됩니다.

init:

LayerNormalization 클래스의 생성자입니다.

이 메서드는 두 개의 학습 가능한 매개변수 gamma와 beta를 정의합니다.

gamma는 텐서의 스케일을 조절하고,

beta는 텐서의 평행 이동을 조절합니다.

또한 이 메서드는 작은 상수 eps를 사용하여 수치 안정성을 유지합니다.

forward:

LayerNormalization 모듈의 순전파 메서드입니다.

이 메서드는 입력 텐서 x의 평균(mean)과 표준 편차(std)를 계산하고,

입력 텐서를 정규화한 다음,

학습 가능한 gamma와 beta 매개변수를 사용하여 스케일링 및 시프팅을 수행합니다.

이 LayerNormalization 클래스를 사용하면, 신경망의 계층에서 활성화를 정규화하여 안정적인 학습을 달성할 수 있습니다.

이 기법은 특히 트랜스포머와 같은 깊은 신경망에서 매우 유용합니다.

그 다음

MultiHeadAttentionWithLayerNorm Class는

단순히  멀티 헤드 어텐션(MultiHeadAttention) 레이어와 레이어 정규화(LayerNormalization) 레이어를 결합한 모듈입니다.

init:

embed_dim: 임베딩 차원의 크기입니다.

num_heads: 멀티 헤드 어텐션에서 사용할 헤드의 개수입니다.

multi_head_attention: MultiHeadAttention 객체를 초기화합니다. 입력 텐서에 멀티 헤드 어텐션을 적용할 때 사용됩니다.

layer_norm: LayerNormalization 객체를 초기화합니다. 어텐션 출력에 레이어 정규화를 적용할 때 사용됩니다.

forward:

입력 텐서 x를 받아 멀티 헤드 어텐션과 레이어 정규화를 차례대로 적용한 결과를 반환합니다.

attn_output: 입력 텐서 x에 self.multi_head_attention 레이어를 적용하여 얻은 어텐션 출력입니다.

self.layer_norm(x + attn_output): 어텐션 출력인 attn_output에 입력 텐서 x를 더하여 잔차 연결(residual connection)을 구현하고

이후 self.layer_norm 레이어를 적용하여 최종 결과를 반환합니다.

여기서 LayerNormalization Class에

gamma, beta, eps에서

자세히 이해가 안되실 분들을 위해

더 자세히 설명해 드리겠습니다.

더 완벽한 이해를 위해

예시를 들어봅시다.

normalized_x = [-1.22, 0, 1.22]

이제 gamma와 beta의 역할을 살펴보겠습니다.

gamma (스케일 조절):

정규화된 텐서(normalized_x)에 gamma를 곱하여 각 원소의 스케일을 조절합니다. 예를 들어, gamma가 2라면, 정규화된 텐서의 모든 원소에 2를 곱합니다.

scaled_x = [-2.44, 0, 2.44]

beta (평행 이동):

이제 beta를 사용하여 텐서를 평행 이동합니다. 예를 들어, beta가 1이라면, 스케일 조절된 텐서의 모든 원소에 1을 더합니다.

final_x = [-1.44, 1, 3.44]

결과적으로,

원래 텐서(x)는 정규화, 스케일 조절, 평행 이동을 거쳐 새로운 텐서(final_x)로 변환됩니다.

마지막으로,

eps는 수치 안정성을 위해 사용됩니다.

정규화 과정에서 표준 편차로 나누기 때문에, 표준 편차가 매우 작은 경우에는 0으로 나누는 것을 방지하기 위해 사용됩니다.

일반적으로 eps 값은 매우 작은 양수로 설정됩니다 (예: 1e-6).

이 값은 분모에 더해져서 0으로 나누는 것을 방지합니다.

간단히 말해, 

gamma와 beta는 학습 가능한 매개변수로서

Layer Normalization이 최적의 성능을 달성할 수 있도록 돕습니다. 

eps는 계산의 안정성을 보장하는 데 사용됩니다. 

이러한 요소들을 사용하지 않으면, 네트워크의 성능이 저하되거나 학습이 불안정해질 수 있습니다.

다음 시간엔 Residual Connection에 대해서 알아 보아요!