我使用了几个残差块，然后按照模型的头部进行操作。我尝试了两种不同的架构，发现模型可以通过现有的层归一化而有所不同。
输入->残差块→残差块→头部；
每个残差块包含以下操作：
→ conv1d → layernorm → conv1d → GELU → +
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skip connection
1. the first is :
max(along the sequence dimension) → layerNorm → Linear(in channels, num of classes)
2.the second is
max(along the sequence dimension) → linear(in channels, in channels,) → LayerNom-> Linear(in channels, num of classes)
结果是：第一个模型在训练集上的性能可以达到100%，而在测试集上可以达到84%。第二个模型在训练集和测试集上的相同数量都是 0.1%。
我不明白为什么我把线性运算放在 max 运算和 LayerNorm 之间，对模型的性能产生如此大的负面影响。
换句话说，如果我把Layernorm放在上面的max运算之后，那么无论后面有多少个Linear层，模型总能达到有竞争力的结果。 例如。 max(沿序列维度)→layerNorm->线性->layerNorm->线性->...->线性 然而，如果线性变换遵循最大池操作而没有线性，则模型什么也学不到。
我的问题是为什么我应该保留顺序（最大值和层范数）以便可以训练模型？有人给我解释一下吗？或者也许resiblocks的操作会影响它？
我希望有人能说出背后的原因。
您在模型性能中观察到的行为可以归因于不同层和操作之间的交互以及梯度消失问题。让我们来分析一下可能发生的情况：
最大池化和线性变换阶数：
最大池化减少了数据的空间维度（在您的情况下是序列长度）并仅保留每个池内的最大值。该操作本质上是非线性下采样操作。 层归一化后进行线性变换可能不太适合处理下采样数据。线性层可能难以捕获数据中有意义的模式，从而导致性能下降。 梯度消失问题：
当你有一个多层的深度网络时，特别是包括像 GELU 这样的非线性激活，它很容易出现梯度消失问题。当梯度通过多层反向传播时，梯度可能会变得非常小，从而导致学习速度减慢或停滞。 层归一化可以通过对每一层的输入进行归一化，在一定程度上缓解梯度消失问题，使优化过程更加稳定。 层操作顺序：
在您的情况下，将 LayerNorm 放置在 Max Pooling 之后可能有助于在将数据输入线性层之前稳定数据分布和梯度。 LayerNorm 可以充当正则化器，帮助模型更好地泛化。 与剩余块的交互：
模型中的残余块也可能发挥作用。残差块中的跳跃连接允许梯度在反向传播期间更容易流动，这有助于减轻梯度消失。 如果第一个架构（在最大池化之后使用 LayerNorm）对于残差块效果更好，这可能是由于更好的梯度流和更稳定的训练。 经验观察：
神经网络设计通常涉及一定程度的试验和错误，因为不同层和操作之间的交互可能很复杂并且难以通过分析进行预测。 经验观察（例如一种架构比另一种架构的性能更好）可以指导您设计更有效的模型。 最终，神经网络训练是艺术与科学的结合，其中实证实验和对基本原理的深入理解都发挥着重要作用。架构或层顺序中看似微小的变化对性能产生重大影响的情况并不罕见，这可能会受到特定数据集和您正在处理的问题等因素的影响。如果您有兴趣更深入地研究，您还可以探索梯度裁剪、不同的激活函数或不同的权重初始化策略等技术，以进一步提高模型的稳定性和性能。