層正規化（LayerNorm）以外にも、内部表現の方向性を制御する手法はいくつか存在します。例えば、**バッチ正規化（BatchNorm）**は、各バッチの統計量を用いて正規化を行う手法であり、内部表現の分布を安定化させる効果があります。バッチ正規化は、各層の出力を正規化することで、学習の収束を早め、過学習を防ぐ役割を果たします。
さらに、重みの正則化（Weight Regularization）やドロップアウト（Dropout）も、モデルの内部表現の方向性に影響を与える手法です。重みの正則化は、モデルの複雑さを抑えることで、過学習を防ぎ、より一般化された表現を学習させることができます。ドロップアウトは、学習中にランダムにニューロンを無効化することで、モデルが特定の特徴に依存しすぎることを防ぎ、より多様な内部表現を促進します。
また、RMSNormのような他の正規化手法も、層正規化と同様に内部表現の方向性を制御する役割を果たします。RMSNormは、平均の引き算を行わず、標準偏差でスケーリングすることで、情報の損失を防ぎつつ、内部表現を安定化させることができます。これにより、モデルは一様ベクトルに沿った情報を保持しつつ、効果的に学習を進めることが可能です。