在bert中,其实softmax的用法是比较特别的,因为往往softmax是函数是用于多分类任务的收尾阶段,用于收尾阶段的softmax最希望的就是能够让其中一个维度的值无限接近于1而其他都接近于0,这就是softmax或者说神经网络追求的最优解的状态,到了这种时候,自然是不希望梯度再随便改动了,多分类的loss也是根据这个原理量身定制...
掩蔽语言模型(MLM)——由于BERT模型的双向功能(双向性)及其使用的多层自关注机制的效果,为了训练深度双向表示,一些百分比(论文中为15%)输入令牌的输入被简单地随机掩盖,然后预测那些被屏蔽的令牌。对应于掩模标记的最终隐藏向量被馈送到词汇表上的输出softmax,如在标准学习模型LM中。与从左到右的语言模型预训练不同,...
BERT为了能够训练一个双向语言模型,它将输入tokens按照一定比例(论文中使用15%),随机将其中一些token进行掩码(mask),用特殊的token来代替:[MASK],然后让模型去预测这些mask的tokens原来对应哪些tokens,mask tokens最后一层的隐藏层向量会喂给一个对应词表的softmax,与标准的语言模型是一样的。 虽然这种做法能够获得一...
首先，我们在判不停业务数据集上训练 BERT 模型等多个效果好的大模型，这些效果好的大模型称之为教师模型。接着，对于每个教师模型，我们都使用它预测出每条数据对应的 logits，logits 本质上是 softmax 之前的 2 维向量，代表了教师模型在数据上的知识。最后，对于每条数据，我们对多个教师模型预测的 logits 进行...
在CV问题中,目前已经有了很多成熟的模型供大家使用,我们只需要修改结尾的FC层或根据实际场景添加softmax层,也就是我们常说的迁移学习。那在NLP领域是否有这样泛化能力很强的模型呢,答案是肯定的,BERT是一个已经事先采用大量数据进行过训练的模型,泛化能力极强,使用时只需要针对特定领域进行微调即可使用。对于NLP的正...
输入网络后,针对隐层最后一层[CLS]符号的词嵌入做 softmax 二分类,做一个预测两个句子是否是相邻的二分类任务。 可以看出,这两种任务都在训练过程中学习输入标记符号的 embedding,再基于最后一层的 embedding 仅添加一个输出层即可完成任务。该过程还可能引入一些特殊词汇符号,通过学习特殊符号譬如[CLS]的 embedding...
例子中只有垃圾邮件和非垃圾邮件,如果你有更多的label,你只需要增加输出神经元的个数即可,另外把最后的激活函数换成softmax即可。 Parallels with Convolutional Nets(BERT VS卷积神经网络) 对于那些具有计算机视觉背景的人来说,这个矢量切换应该让人联想到VGGNet等网络的...
例子中只有垃圾邮件和非垃圾邮件,如果你有更多的label,你只需要增加输出神经元的个数即可,另外把最后的激活函数换成softmax即可。 Parallels with Convolutional Nets(BERT VS卷积神经网络) 对于那些具有计算机视觉背景的人来说,这个矢量切换应该让人联想到VGGNet等网络...
BERT 模型的任务相关层则根据下游任务不同而有所不同，如对于文本分类任务，任务相关层通常为带 softmax 的线性分类器。BERT 模型采用了两个预训练任务：一是掩蔽语言模型（Masked Language Model, MLM），二是下句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。通过这两个预训练任务，BERT 模型能够学习到先验的语言知识...
其中 Query 向量与 Value 向量在 NMT 中相当于目标语输入序列与源语输入序列，Query 与 Key 向量的点乘相当于余弦相似性，经过 SoftMax 函数后可得出一组归一化的概率。这些概率相当于给源语输入序列做加权平均，即表示在生成一个目标语单词时源语序列中哪些词是重要的。上图中间的 Multi-head Attention 其实就是...