1:]# 目标tokensy_mask=model.input[1][:,1:]y=model.output[:,:-1]# 预测tokens,预测与目标错开一位# 交叉熵作为loss,并mask掉输入部分的预测y=model.output[:,:-1]# 预测tokens,预测与目标错开一位cross_entropy=K.sparse_categorical_crossentropy(y_...
btw，在 pytorch 的 Embedding 和 Loss 中也有对 padding 值的设置：# padding_idx (int, optional):...
*optional*):Labels for computing the masked language modeling loss. Indices should either be in `[0, ...,config.vocab_size]` or -100 (see `input_ids` docstring). Tokens with indices set to `-100` are ignored(masked), the loss is only computed for the tokens with labels in `[0, ...
cross_entropy = K.sum(cross_entropy * y_mask) / K.sum(y_mask) 注意load_pretrained_model 中只要设置 seq2seq=True,就会自动加载 BERT 的 MLM 部分,并且传入对应的 Mask,剩下就只需要把 loss 写好就行了。另外还有一个 keep_words,这个是用来精简 Embedding 层用的,对于中文 BERT 来说,总的 tokens...
TAMT-MLM 和 TAMT-KD 分别具有最低的 MLM 和 KD loss,说明在 TAMT 过程中,子网络结构的确按照我们设定的目标被优化。 同时,子网络在下游任务上的性能也随着 TAMT 对其结构的优化而逐渐提升。这说明了BERT 子网络的预训练任务性能和下游任务(微调后)性能之间的确存在相关性,也证明了我们动机的合理性。
y_mask = model.input[1][:, 1:] y = model.output[:, :-1] # 预测tokens,预测与目标错开一位 # 交叉熵作为loss,并mask掉输入部分的预测 y = model.output[:, :-1] # 预测tokens,预测与目标错开一位 cross_entropy = K.sparse_categorical_crossentropy(y_in, y) ...
在ResNet的基础上,增加了ROI_Align、mask_submodel、masks(ConcatenateBoxes,计算loss的拼接)。 核心代码 更新…… 1、retinanet.py default_mask_model函数内,定义了类别个数num_classes、金字塔特征的大小pyramid_feature_size=256等 mask_feature_size=256, ...
I wanted regarding each person, the parents all in ours growth process, to give us various aspects guidance.Regardless of after will be the childhood babbles or grows up about future being at a loss with disconsolate, the parents could use own way, taught how we did do as well as how ...
体现了 Bert 所利用的代理任务:masked language model(MLM)的强大能力。2021 年,Kaiming 提出的 MAE[2],通过与 MLM 相似的设计思路,提出了基于 masked image model(MIM)的 MAE,在精度上成功超越了之前占据主流地位的对比学习方法。 masked autoencoding 在文本和图像数据上的成功,也激励了图领域的研究人员:是否...
it had already been a space just for women. But as pollution, development and biodiversity loss shrink the forest and stunt plant and animal life, those in the village fear an important part of their traditions and livelihoods will be lost. Efforts to shield it from devastation have begun but...