再做Pooling:在完成注意力操作后,应用池化(Pooling)操作来 聚合信息,例如,最大池化或平均池化,以减少点的顺序依赖性,获得一个更加 全局 或汇总 的表示。 具体解析 1. 保证点的顺序不相关性 假设我们有一个 map 元素,其包含了多个 点(例如,图像中的像素、地图上的地理坐标点等)。这些点可能是按照某种顺序排列...
1) cross attention版本中,是把doc embedding矩阵作为Q, 把query embedding矩阵作为K和V,Q-K相似性作为权重,V作为被pooling对象,doc'。 然后反过来,把query当做Q, doc作为K/V,得到query' 2) seq-2-seq attention中, Q是Decoder的当前隐藏状态h_d_j, K,V是Encoder对应每个输入term的中间状态h_e_i 组成...
1.2 attention attention方法提出之前，用户行为序列通常采用mean/sum/max pooling的方式，即图1中activati...
通道方向的Attention建模的是特征的重要性，结构如下：同时使用最大pooling和均值pooling算法，然后经过几个...
最后总结一下,简单的说完DIN的结构可以发现,和SENet比,DIN的Attention作用于“Embedding数据”这一层,也就是图中从下往上的第二层。所以从业务理解上面来说,DIN的Attention不是在做“特征选择”,而是对sum pooling的一个小小的升级,让特征表达的更准确。这里是加权、求和的。
Paper1:Attentive Statistics Pooling for Deep Speaker Embedding Abstract 这篇paper提出了对于深度说话人嵌入(deep speaker embedding)的注意力统计池。在传统的说话人嵌入中,帧级特征(frame-level features)是在单个话语的所有帧上平均以形成话语水平特征(utterance-level feature)。文章的方法是使用注意力机制给不同的...
我理解的attention方法就是引入一层全连接层或者卷积层用非监督的方式（因为训练没有提供attention的ground...
Pooling层：利用CNN解决文本分类问题的文章还是很多的，比如这篇 A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences 最有意思的输入是在 pooling 改成 (dynamic) k-max pooling ，pooling阶段保留 k 个最大的信息，保留了全局的序列信息。比如在情感分析场景，举个例子：“ 我觉得这个地方景色还不错，但是人也...
其实,完全可以通过pool层代替全连接层,17年年初很多论文指出:GAP(Global Average Pooling)的方法可以代替FC(全连接)。思想就是:用 feature map 直接表示属于某个类的 confidence map,比如有10个类,就在最后输出10个 feature map,每个feature map中的值加起来求平均值,然后把得到的这些平均值直接作为属于某个类别...
(1)D-DW-Conv. 第一种dynamic DW卷积,采用和普通DW卷积相同的权重共享方式,图像空间共享卷积核,通道间独立卷积核。并使用Global Average Pooling处理input feature,然后通过FC Layer来dynamic预测出动态卷积核。 (2)I-D-DW-Conv. 第二种...