linear不加激活顶多是一个线性变换，对空间的丢失少，用起来舒服多，哪怕加了激活，也只是为了下游的分...
3.3 Linear和Softmax 拿到decoder得输出做一个线性变换,最后通过一个softmax计算对应位置得输出词得概率。Transformer本次得输出当作下一次decoder得输入。 思考:为什么NLP中一般使用Layer Norm,而不是Batch Norm? 回答: -在CV中,深度网络中一般会嵌入批归一化(BatchNorm,BN)单元,比如ResNet;而NLP中,则往往向深度网...
在这段代码中,BertForSequenceClassification在BertModel基础上,增加了nn.Dropout和nn.Linear层,在预测时,将BertModel的输出放入nn.Linear,完成一个分类任务。除了BertForSequenceClassification
九、最终的Linear和 Softmax 层 Decoder的最后一个部分是过一个linear layer将decoder的输出扩展到与vocabulary size一样的维度上。经过softmax 后,选择概率最高的一个word作为预测结果。假设我们有一个已经训练好的网络,在做预测时,步骤如下: 给decoder 输入 encoder 对整个句子 embedding 的结果 和一个特殊的开始...
self.task_specific_layer = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels)def forward(self, input_ids, attention_mask):# BERT的前向传播 outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)# 获取BERT模型的最后一层隐藏状态 last_hidden_state = outputs.last_hidden_state # 进行任务特定的操作...
图16 大家可以对照bert encoder 和 代码看一下。4 任务层 图17 图17 这个模型是bert 14 分类任务,因此最后 连接了一个 Linear 层,输入768 维度,输出14维度。
Linear(hidden_size, n_class) # 直接用cls向量接全连接层分类 self.dropout = nn.Dropout(0.5) def forward(self, X): input_ids, attention_mask, token_type_ids = X[0], X[1], X[2] outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids...
self.fc2 = nn.Linear(512, 2) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, sent_id, mask): # Pass the inputs to the model outputs = self.bert(sent_id, mask) cls_hs = outputs.last_hidden_state[:, 0, :] x = self.fc1(cls_hs) ...
(src) # 图中的Feed Forward结构 src = self.linear2(self.dropout(self.activation(self.linear1(src))) # Feed Forward结构上面的add & LN层 src = residual + self.dropout2(src) if not self.normalize_before: src = self.norm2(src) return src if cache is None else (src, incremental_cache...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # LR model model_bert = LogisticRegression() # train model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr) # predict pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 检查分类准确性: from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_...