一様ベクトルに沿った情報が不要とされる理由は、主に情報の冗長性と表現力の観点から説明できます。層正規化において、一様ベクトル（すべての成分が同じ値を持つベクトル）に沿った成分を削除することは、モデルが同じ値を持つ特徴に依存することを防ぎ、より多様な表現を学習することを促進します。
具体的には、すべての成分が同じである場合、そのベクトルは情報を持たないと見なされます。これは、モデルが同じ情報を繰り返し学習することになり、表現力が制限されるためです。層正規化は、モデルが異なる特徴を学習し、より豊かな表現を持つことを可能にするために、一様ベクトルに沿った情報を意図的に排除します。
さらに、モデルが高次元空間で動作する場合、ランダムに選ばれた2つのベクトルはほぼ直交するため、一様ベクトルに沿った情報は他の情報と比較して重要性が低くなることが多いです。このため、層正規化によって一様ベクトルに沿った成分を削除することは、モデルがより効果的に学習し、一般化するための戦略として機能します。