Transformer中为什么要堆叠多个Encoder和Decoder呢？
2024-03-16 阅读 11
在Transformer模型中堆叠多个Encoder和Decoder有助于增加模型的表示能力和学习能力。通过堆叠多个层，模型可以学习更复杂的特征和关系，使得模型可以更好地捕捉输入序列和输出序列之间的依赖关系。每个Encoder和Decoder层都可以提取不同层次的抽象特征，多层堆叠可以逐渐将输入序列的信息进行层层抽象和转换，从而更好地表示输入序列的语义信息。同时，多层堆叠还有助于缓解梯度消失和梯度爆炸的问题，使得训练更加稳定和高效。因此，通过堆叠多个Encoder和Decoder层，Transformer模型可以更好地学习和表征序列数据的特征，从而提高模型的性能和泛化能力。
更新于 2024年11月21日
