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%。
''' labels (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size, sequence_length)`, *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 ig...
微调mask language model 本文主要基于hugging face fromtransformersimportAutoModelForMaskedLM,AutoTokenizer,DataCollatorForLanguageModeling,default_data_collatorfromtransformersimportTrainingArguments,pipeline,Trainer,get_schedulerimporttorchfromdatasetsimportload_datasetimportcollectionsimportnumpyasnpfromhuggingface_hubimport...
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...
Incorporation of Self-Supervised Pre-training MIM Loss Function 受到BEiT [11] Mask 图像建模范式的启发,作者的方法包括对图像进行随机块状 Mask ,类似于引入可学习标记变量,类似于。 在此方程中,表示随机图像块 Mask ,1表示 Mask ,0表示未 Mask 。经过ViT编码器处理的被 Mask 图像会产生,如图2所示。
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...
to pool the visual embedding vectors in the visual embedding tensor, attentively; predicting the masked token by mapping the pooled visual embedding vectors to the tokens; determining a prediction loss associated with the masked token; and back-propagating the prediction loss to the convolutional neur...
区分的目的是使得RNN只作用到它实际长度的句子,而不会处理无用的 padding 部分,这样RNN的输出和隐状态都会是对应句子实际的最后一位。另外,对于token级别的任务,也可以通过mask去忽略 padding 部分对应的loss。 不过,在 pytorch 中,对 mask 的具体实现形式不是mask矩阵,而是通过一个句子长度列表来实现的,但本质一样...
As shown in Table.6a, when we remove the mask language modeling loss LMLM, the performance of the image-text task drops, including the zero- shot accuracy and retrial performance. While benefiting from the distillation loss, the finetuning performance on Imag...
(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 ...