transfomer中残差连接和正则的作用
在Transformer模型中，残差连接和正则化都是为了改善模型的性能和训练的稳定性。
正则化是为了防止残差连接（residual connection）是指将模型的输入直接添加到模型的输出中，以便于信息的传递和梯度的流动。在Transformer中，每个子层（比如Self-Attention和Feed-Forward）都有一个残差连接，它允许模型在学习过程中有选择地忽略某些输入信息。这样的设计可以帮助模型避免梯度消失或梯度爆炸的问题，同时也有助于加速训练收敛。残差连接使得模型可以更容易地学习到残差信息，从而提高了模型的性能。
正则化（regularization）是为了减少模型的过拟合现象，使得模型在未见过的数据上也能有良好的泛化能力。在Transformer中，使用了两种正则化方法：Layer Normalization和Dropout。
Layer Normalization是对每个子层的输出进行归一化处理，使得每个神经元输入的分布更加稳定，有利于模型的训练和泛化性能。
Dropout是指在训练过程中随机地将一部分神经元的输出设置为0，从而减少不同神经元之间的依赖关系，避免模型过拟合。Dropout可以防止模型过分依赖于某些特定输入，从而提高模型
的泛化能力。
综上所述，残差连接和正则化在Transformer模型中起到了提高模型性能和训练稳定性的作用。

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