由于SimCSE是通过调节dropout率构建的正例对,长度是一样大的,负例则长度不等,这会使得模型倾向于判断相同或相似长度的句子在表达上更相近。 为了缓解这个问题,ESimCSE选择在句子中随机重复一些单词,这可以在改变句子长度的同时,而不改变其语义。 (2)负例对的构建方法: 在对比学习中,理论上负对越多,对之间的比较...
Output,["B14", "B15", "PRE_10m", "B13"] Embedding,PositionEncoding [ Info: Stand est_af3 to org by dict_t0ms... [ Info: ts_lb_af2降水范围:[-5.6464353,4.4652834] [ Info: ["无雨", "小雨", "中雨", "大雨", "暴雨", "大暴雨"] [ Info: OrderedCollections.OrderedDict(0 => ...
通过调整学习率、批次大小、嵌入维度等超参数，可以找到最优的模型配置正则化技术：正则化技术可以防止模型过拟合，提高泛化能力。常见的正则化方法包括 L1 和 L2 正则化、Dropout 和早停（Early Stopping）。在 Embedding 训练中，加入正则化项可以约束模型参数，防止过拟合 通过数据预处理、模型训练和模型评估与优化，...
Dropout: 简单理解就是每次训练时,随机舍去一部分节点不去学习。 基本上每个样本数据都不干净且包含了一些异常数据,过拟合的问题恰恰就是把这些异常数据当成规律来学习。但是异常数据的特点是数量非常少,且与主流样本数据出现概率相比要低很多,我们就是利用这个特性,通过每次模型中忽略的一些节点数据来学习,将小概率异常...
为什么transformer的embedding后面接了一个dropout,而bert是先接了一个layer normalization,再接dropout? LN是为了解决梯度消失的问题,dropout是为了解决过拟合的问题。在embedding后面加LN有利于embedding matrix的收敛。 <3> bert在token序列之前加了一个特定的token“[cls]”,这个token对应的向量后续会用在分类任务上;...
Recent papers in language modeling use a specific form of embedding dropout that was proposed in this paper. The paper also proposed variational recurrent dropout which was discussed already in this issue. In embedding dropout, the same ...
由于SimCSE是通过调节dropout率构建的正例对,长度是一样大的,负例则长度不等,这会使得模型倾向于判断相同或相似长度的句子在表达上更相近。 为了缓解这个问题,ESimCSE选择在句子中随机重复一些单词,这可以在改变句子长度的同时,而不改变其语义。 (2)负例对的构建方法: ...
相较于普通keras的dropout,添加SpatialDropout的好处在于,在SpatialDropout中,整个嵌入通道都将被丢弃,而普通Keras的embeding进行dropout将丢弃整个单词的所有通道,有时丢失一个或多个单词会完全改变含义。 spatialdropout和dropout对embedding的效果如下图,一图就可以看明白了: ...
I was also trying to find a solution for (word) embedding dropout. The Dropout specification says:"noise_shape: 1D integer tensor representing the shape of the binary dropout mask that will be multiplied with the input. For instance, if your inputs have shape(batch_size, timesteps, features...
而对于带 Dropout 操作的全连接层,OneFlow 深度定制了其中的 ReluDropout 操作,使用 bitmask 形式存储前向产生的 mask,在反向传播中,通过设置 cublasLt 矩阵乘的参数 alpha=dropout_scale 以实现反向算子融合。 量化压缩:压榨通信效率 在模型训练的通信过程中,近期也有不少工作对数据进行量化压缩以节省通信量,提高通...