FFN 的作用 在Transformer中的应用 2 Dense 层(全连接层, Fully Connected Layer) Dense 层的结构 密集连接层的作用 3 线性层 (Linear Layer) 4 总结: 在神经网络和深度学习中,FFN、Dense(全连接)层以及Linear层是构建模型的基础组件。 这些概念对于刚接触的LLM的人来说,上述的这3个操作,有些相同,又有些不...
eltwise:将几个同样大小的layer,合并为1个,合并方法可以是相加、相乘、取最大。Flatten层:用来将输入“压平”,即把多维的输入一维化,常用在从卷积层到全连接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。Flatten层的功能:将中间某几维合并,Flatten层是把一个输入的大小为n * c * h * w变成一个简单的向量,其大小为 ...
次梯度下降法作为不平滑(不可导)的L1惩罚项的优化方法,另一个建议是使用平滑的L1正则项取代L1惩罚项,尽量避免在不平滑的点使用次梯度。 在main.py的实现中支持了稀疏训练,其中下面这行代码即添加了稀疏训练的惩罚系数,注意是作用在BN层的缩放系数上的: 代码语言:javascript 复制 parser.add_argument('--s',type...
kCAEmitterLayerSurface:这个模式下是我们边框包含下的区域进行抛洒 如果发射形状为kCAEmitterLayerPoint:效果就还是一个点进行发射 如果发射形状为kCAEmitterLayerLine:效果就是哪条直线进行抛洒 如果发射形状为kCAEmitterLayerRectangle:效果就是沿着那个矩形框的内部区域中进行发射 如果发射形状为kCAEmitterLayerCircle:效...