因为pytorch的CrossEntropyLoss不要求输入归一化的softmax概率值,softmax会在loss内部进行,因此模型输出logits没什么问题,对于infer来说不影响使用(直接取torch.argmax即为预测的类别)。 我已经基于BertForSequenceClassification训练好了一个分类模型,输出logits。但现在有个业务要求模型直接返回softmax概率值,而不是在业务...
1. Detection Network(检测网络) soft-masked bert的检测网络部分是一个二元的序列标注模型。 输入为E=(e_1, e_2, ..., e_n),e_i为第i个token的embedding,和bert类似,是word embedding, segment embedding, position embedding相加得到的结果。 输出为G=(g_1, g_2, g_3..., g_n), 其中g_i为第...
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: ...
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: ...
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Temperature设置为 1。 总结 以上就是 DistilBERT 对类 BERT 模型的蒸馏过程,唯一要做的就是选择一个模型并提炼它!我们在后面的文章中将详细介绍蒸馏的过程和代码实现。
1) Masked Language Model任务会随机屏蔽(masked)15%的token,然后让模型根据上下文来预测被Mask的token(被Mask的变成了标签)。 最后,将masked token 位置输出的最终隐层向量送入softmax,来预测masked token。 2) Next sentence prediction任务预训练针对文本对,预测句子间的关系(从 token-level 提升到 sentence-level...
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...
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等网络的卷积部分与网络末端的全连接层的分类部分之间发生...
在模型计算量和体积上，BiBERT理论上能够带来56.3倍和31.2倍的FLOPs和模型尺寸的减少。方法 Bi-Attention：二值化注意力机制 我们的研究表明，在BERT模型的注意力机制中，softmax函数得到的归一化注意力权重被视为遵循一个概率分布，而直接对其进行二值化会导致完全的信息丧失，其信息熵退化为0（见图2）。△图 ...
在TinyBERT模型中,考虑了所有的注意力层,并且每一层的最终损失值等于所有头部的相应学生模型和教师模型注意力矩阵之间的均方误差值之和。 注意层蒸馏损失函数计算公式 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...