实验二: 一个mask_zero=True和一个mask_zero=False的Embedding是否能够拼接 a = Input(shape=[3]) # None*3 b = Input(shape=[4]) # None*4 emba = Embedding(4, 5, embeddings_initializer=init, mask_zero=False)(a) # None*3*5 embb = Embedding(6, 5, embeddings_initializer=init, mask_zer...
embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None) 1.将正整数(索引值)转换为固定尺寸的稠密向量。 例如: [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] 该层只能用作模型中的第一层。 2.Embedding层输入是一维[单个字符/单个单词],那么输出为二维[单个字符/单个单词, embedding_dim]...
如果 mask_zero 为 True,作为结果,索引 0 就不能被用于词汇表中 (input_dim 应该与 vocabulary + 1 大小相同)。input_length: 输入序列的长度,当它是固定的时。 如果你需要连接 Flatten 和 Dense 层,则这个参数是必须的 (没有它,dense 层的输出尺寸就无法计算)。
处理带padding的输入 有时候会遇到不等长样本输入,对其进行padding补零之后作为输入送入Embedding层,这时候就需要活用mask_zero字段。若令mask_zero=True,则注意input_dim应该加一,例如原本ID类取值为0到5,为了实现padding,ID取值范围变成1到6,则此时input_dim=6+1=7。 下面给出一个例子,我们准备...
mask_zero: 是否把 0 看作为一个应该被遮蔽的特殊的 "padding" 值。 这对于可变长的循环神经网络层十分有用。 如果设定为True,那么接下来的所有层都必须支持 masking,否则就会抛出异常。 如果 mask_zero 为True,作为结果,索引 0 就不能被用于词汇表中 (input_dim 应该与 vocabulary + 1 大小相同)。
利用模型中的Dropout mask,对每一个样例进行两次前向传播,得到两个不同的embeddings向量,将同一个样例得到的向量对作为正样本对,对于每一个向量,选取同一个batch中所有样例产生的embeddings向量作为负样本,以此来训练模型。训练损失函数为: SimCSE也提供了有监督学习的训练范式,利用NLI标注数据集进行训练,将每一个样例...
inputs=keras.Input(shape=(TextMaxLen,),dtype='int64')# KP1embedded=layers.Embedding(input_dim=max(words.values())+1,# KP2output_dim=256,mask_zero=True,input_length=TextMaxLen)(inputs)d0=layers.Flatten()(embedded)# KP3d1=layers.Dense(64,activation='relu')(d0)d2=layers.Dense(32,activ...
mask_zero: 是否把 0 看作为一个应该被遮蔽的特殊的 "padding" 值。 这对于可变长的循环神经网络层十分有用。 如果设定为True,那么接下来的所有层都必须支持masking,否则就会抛出异常。 如果 mask_zero 为True,作为结果,索引 0 就不能被用于词汇表中 (input_dim 应该与 vocabulary + 1 大小相同)。
keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, init='uniform', input_length=None, W_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, mask_zero=False, weights=None, dropout=0.0) 嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量,如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]...
mask_zero参数指定是否将序列中的0作为特殊填充值对待。它是一个布尔值。如果设置为True,则0将被视为特殊填充值,并将在计算中被忽略。 4. 示例代码 下面是一个使用embedding函数的示例代码: importtensorflowastf 定义输入序列 input_sequence=tf.constant([[1,2,3,4],[4,3,2,1]]) 构建embedding层 embeddin...