一个解决方案是,钝化Teacher Model的输出概率,使得Student Model容易模仿。具体做法是对模型输出的logitsf_i(x)进行尺度变换,成为一个单位向量\hat{f}_i(x),然后乘以logits的均值l_{avg},使得变换后的的logits跟原始logits维持在同一个量级,这么做是为了尽量减少对有监督学习的影响。最终的SKD Loss为 1.4.4 Mu...
Avg. BERT embedding，指的是将 BERT 最后一层的输出在序列维度平均一下作为嵌入向量。BERT CLS-vector...
像text token一样,提前mask visual token,利用没被mask的text token和visual token预测被mask的visual token,是一个多分类问题,使用softmax作为损失函数。 第二个任务NSP在VideoBERT中变成预测text sequence和visual sequence是否一致,即两者是否提取自同一个视频。类似的原始BERT,我们从其他视频数据中抽取visual sequence...
BERT(language prior)代表直接使用原始BERT,VideoBERT(language prior)是指在原始BERT基础上增加视频数据提取出得文本数据进行学习,VideoBERT(cross modal)是完整模型并结合了视频和文本数据进行学习。对比实验结果可以看到,top-5的准确率,三种BERT设定效果不断提升,验证了数据的有效性和多模态的有效性,最终zero-shot的Vi...
Classifier层可以是MLP,CNN,将来也会支持RCNN,RNN with attention等各种模型。 通过将embedding层和classifier层分开,在配置深度学习模型时,我们可以选择对embedding层和classifier层进行排列组合,比如Bert embedding + CNN,word2vec + RCNN等等。 这样,通过比较少的代码实现,textclf就可以涵盖更多的模型组合的可能。
"skip enc_p.in_feature_net.3.mlp.c_proj.weight\n", "skip enc_p.in_feature_net.4.weight\n", "skip enc_p.emo_vq._codebook.initted\n", "skip enc_p.emo_vq._codebook.cluster_size\n", "skip enc_p.emo_vq._codebook.embed_avg\n", "skip enc_p.emo_vq._codebook.embed\n", "...
print('%d questions loaded, avg. len of %d'% (len(questions), np.mean([len(d.split())fordinquestions]))) This gives33 questions loaded, avg. len of 9. So looks like we have enough questions. Now start a BertServer withuncased_L-12_H-768_A-12pretrained BERT model: ...
The complete example can be found example5.py, in which a simple MLP is built on BERT features for predicting the relevant articles according to the fact description in the law documents. The problem is a part of the Chinese AI and Law Challenge Competition....
SBert沿用了孪生网络的结构,文本的encoder部分用同一个Bert来处理。之后,作者分别实验了CLS-token和2种池化策略(Avg-Pooling、Mean-Pooling),对Bert输出的字向量进行进一步特征提取、压缩,得到u、v。最后的u、v整合,作者提供了3种策略: (1)针对分类任务,对u、v拼接组合,最后接入一个mlp网络,使用softmax进行分类输...
self.avgpool = nn.AvgPool2d(7, stride=1) #新增一个反卷积层 self.convtranspose1 = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=3, stride=1, padding=1, output_padding=0, groups=1, bias=False, dilation=1) #新增一个最大池化层