掩码语言模型(Masked Language Modeling,MLM),类似于我们在英语考试中经常遇到的完形填空。MLM的任务是用一个掩码标记(token)来屏蔽一个序列中的标记,并提示模型用一个适当的标记来填充该屏蔽。 MLM的局限性: 语境表征的学习对embedding的质量很敏感,在初始训练阶段影响了MLM的效率。 MLM通常会在一个句子中隐藏多个目...
文中首先考察的就是[MASK]的占比,文中调整了[MASK]文本的比例,然后对下游任务进行了一下考察。 原始的bert当中也提到说[MASK]比例越高,给出的上下文信息也就越少,因此模型学习的难度也就越大,但是相对的,每一条数据当中loss能够获取的信息量也会相应的变大,单位时间当中模型能够获得的信息量也就越大。 因此,...
Title: Contextual Representation Learning beyond Masked Language Modeling (ACL 2022) Author: Zhiyi Fu, Wangchunshu Zhou, Jingjing Xu, Hao Zhou, Lei Li Comments: ACL 2022,字节跳动的工作,对contextual representation提出了新的改进训练策略。作者发现,MLMs将embeddings作为anchor来获得contextual representation...
centering是将一个batch中的样本特征算一个均值， 计算loss时样本的特征需要减去该均值，centering实际上的...
输入soft masking emebdding,喂入到BERT的Masked Langauge Modeling模型中 其中 是该位置是错误的概率,得到最后一层的隐向量,同时通过残差连接方法与input embedding进行结合: 每个位置的token进行多类分类,得到纠错后的结果。 learning 训练目标:detection network和correction network分别对应loss function: ...
(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 ...
基于BERT Masked LM(LanguageModel) 的数据增强技术 TinyBert的data_augmentation.py代码解读 0序 通过样本增强技术,在样本数量较少、样本不均衡或者需要提高模型的鲁棒性的场景下通过样本增强技术提升模型的泛化能力。 在图像处理中,样本增强相对比较成熟,很多算法在预处理的步骤,就默认做了样本增强(反转,裁剪等)。因为...
"""Create Masked Language Model""" model = modeling.BertModel( config=bert_config, is_training=is_training, input_ids=input_ids, input_mask=input_mask, token_type_ids=segment_ids, use_one_hot_embeddings=False) masked_lm_loss, masked_lm_example_loss, masked_lm_log_probs, probs = self...
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...
MASKED IMAGE MODELING Embstyle=GAP(ROI−Align(Ffuse,bi))Embcontent=EmbeddingLayer(Pimlm)pimim=FCN(Concat(Embstyle,Embcontent))GAP是global average pooling,特征图经过GAP得到图像风格信息,Pimlm经过embedding得到内容信息,将风格信息和内容信息串联经过FCN网络得到重建后的图像,重建图像由MSE loss进行优化。