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...
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...
一个普通的 softmax 是一个Temperature设置为 1 的 softmax,一个包含Temperature的 softmax 的公式是: 随着θ 上升,θ 上的商变为零,因此整个商变为 1/n,softmax 概率分布变为均匀分布。这可以在上图中观察到。 在DistilBERT 中,学生和教师模型的 softmax 在训练时都以相同的θ 为条件,并在推理时将Temper...
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,...
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...
用softmax 计算 IsNextSequence 的概率 在训练BERT模型时,Masked LM和 Next Sentence Prediction 是一起训练的,目标就是要最小化两种策略的组合损失函数。 2.5 微调(Fine-tunning) 对于不同的下游任务,我们仅需要对BERT不同位置的输出进行处理即可,或者直接将BERT不同位置的输出直接输入到下游模型当中。具体的如下:...
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...
🌈 NERpy: Implementation of Named Entity Recognition using Python. 命名实体识别工具,支持BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等模型,开箱即用。 - vivounicorn/nerpy
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...
值得注意的是,用于注意力层提取的注意力矩阵A是未归一化的,而不是它们的softmax输出softmax(A)。根据研究人员的说法,这种微妙之处有助于更快地收敛并提高性能。 2B. 隐藏层蒸馏 为了实现获取丰富语言知识的想法,蒸馏操作也被应用到转换器层的输出上。