比如Bert就用了称之为“掩码语言模型(Masked Language Model)”的方式来预训练,不过这只是普通语言模型的一种变体;还有XLNet则提出了更彻底的“Permutation Language Modeling”,我们可以称之为“乱序语言模型”;还有UNILM模型,直接用单个Bert的架构做Seq2Seq,你可以将它作为一种预训练手段,又或者干脆就用它来做Seq2Se...
比如 BERT[3]就用了称之为“掩码语言模型(Masked Language Model)”的方式来预训练,不过这只是普通语言模型的一种变体;还有 XLNet[4]则提出了更彻底的“Permutation Language Modeling”,我们可以称之为“乱序语言模型”;还有 UNILM[5]模型,直接用单个 BERT 的架构做Seq2Seq,你可以将它作为一种预训练手段,又或者...
多mask一些结果,然后预测的时候只使用其中的部分计算loss就行了,而对于prediction > corruption的情况,陈丹琦她们采用的方式将一条数据拆分了多条,比如20%,40%,就是一条数据拆分两条,预测40%,然后两条数据分别mask20%。
这种方法与 TransReID-SSL 基准中的方法一致,该基准采用标准的 ViT 网络(即 ViT-S/16 和 ViT-B/16)作为主网络,直接实现 用于特征聚合,采用 Triplet Loss 进行度量学习,选择交叉熵损失进行 ID 损失,并在度量学习和 ID 损失之间插入 BNNeck 模块。 作者对主要的标准 ViT 网络进行微调,以应对物体 ReID 训练,利用...
比如BERT就用了称之为“掩码语言模型(Masked Language Model)”的方式来预训练,不过这只是普通语言模型的一种变体;还有XLNet则提出了更彻底的“Permutation Language Modeling”,我们可以称之为“乱序语言模型”;还有UNILM模型,直接用单个 BERT 的架构做Seq2Seq,你可以将它作为一种预训练手段,又或者干脆就用它来做 ...
如图 1 所示,在 50% sparsity 下,oneshot magnitude pruning (OMP)[1]得到的子网络在预训练 mask language modeling(MLM)任务和下游任务上都明显超过随机子网络。然而,随着 sparsity[2]持续上升,OMP 子网络在 MLM 任务和下游任务上的效果同时下降。这意味着如果我们能够找到在预训练任务上性能更好的 BERT 子网络...
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0) Attention中Mask 在Attention 机制中,同样需要忽略 padding 部分的影响,这里以 transformer encoder 中的 self-attention 为例: self-attention 中,Q 和 K 在点积之后,需要先经过 mask 再进行 softmax,因此,对于要屏蔽的部分,mask 之后的输出需要为负无穷,这样 sof...
noise会出现在自己这个位置。[1] DATA NOISING AS SMOOTHING IN NEURAL NETWORK LANGUAGE MODELS ...
Language model中防止未来信息泄露 在语言模型中，常常需要从上一个词预测下一个词，而现阶段attention是...
(ii) Regression loss:Regression loss 衡量的是节点度预测与掩码图中原始节点度的匹配程度。我们根据节点级别计算近似度与原始度之间的均方误差(MSE): 可以视作是编码器的正则化器来学习更一般化的表示。 最终,我们需要最小化的损失函数如下: ▲图2:MaskGAE框架概述,使用非对称编码器-解码器设计执行掩码图建模 ...