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...
# 添加自定义的任务特定层 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_...
(dropout)self.linear=nn.Linear(768,5)self.relu=nn.ReLU()defforward(self,input_id,mask):_,pooled_output=self.bert(input_ids=input_id,attention_mask=mask,return_dict=False)dropout_output=self.dropout(pooled_output)linear_output=self.linear(dropout_output)final_layer=self.relu(linear_output)...
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...
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...
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...
定义PyTorch网络模块,调用Bert预训练模型输出每个位置词的embedding,拿到第一个位置[CLS]用于分类,加一层线性层Linear得到每个类别的得分。 PRE_TRAIN = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAIN_PATH) class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.pre_train = PRE_TRAIN...
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。
从 Linear probing（线性分类）及 k-NN 分类的结果上来看，iBOT 使用 ViT-B/16 达到 79.5% 线性分类准确度，超越了 DINO 的 78.2%；使用 Swin-T/14 达到 79.3% 准确度，超越了 EsViT 的 78.7%；使用 ViT-L/16 及 ImageNet-22K 作为预训练数据达到 81.6% 准确度，为目前 ImageNet-1K 线性分类基准...
在网络层只有两个模块预训练BERT和Linear,BERT拿到最后一层的[CLS]位置表征,由于前面有堆叠操作,此处再取出所有偶数位还原出所有句子1,取出所有奇数位还原出句子2,两者拼接上相减绝对值之后一齐输入给Linear。 classSentenceBert(nn.Module):def__init__(self):super(SentenceBert,self).__init__()self.pre_train...