1328 loss_fct = CrossEntropyLoss() # -100 index = padding token -> 1329 masked_lm_loss = loss_fct(prediction_scores.view(-1, self.config.vocab_size), labels.view(-1)) 1330 1331 if not return_dict: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/module.py in...
masked lm 比正常的lm收敛慢
注意模型输出中的logits,shape为(batch_size, seq_len, vocab_size),其中vocab_size是词表大小,中文中相当于对每个Mask的字进行vocab_size大小的多分类。 loss直接通过output.loss获取,上面也提到了进行的是多分类,使用的loss函数是分类中常用的交叉熵损失函数,labels的构建形式为,获取被Mask的字对应的词表id,没被...
self.masked_lm_weights = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.config.max_seq_length - 2], name='masked_lm_weights') is_training = False # create model masked_lm_loss, masked_lm_example_loss, self.masked_lm_log_probs, self.probs = self.create_model( self.input_ids, self.input...
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...
Word2Vec将词映射为一个词向量，在这个向量空间中，语义相似的词之间距离会比较小，而词移距离（WMD）...
Class/Type: BertForMaskedLM Examples at hotexamples.com: 30 Python BertForMaskedLM - 30 examples found. These are the top rated real world Python examples of transformers.BertForMaskedLM extracted from open source projects. You can rate examples to help us improve the quality of ...
在BERT预训练中，masked_lm_accuracy始终为零可能有几个原因。1.**您的数据集可能不够大。**BERT是...
Conditional Masked Language Models (CMLM) 给定源文 和部分的目标文本 ,来预测剩下的目标文本 即是目标端文本的长度 论文采用标准的transformer的模型,不同之处在于decode端的self-attention不再使用attention mask防止看到预测单词之后的词。 训练的时候,首先确定需要遮盖的token个数(均匀分布在0到target端文本长度)...
Do we need to exclude the unmasked words when training the LM? @coddinglxfthat's what I thought at first, but can't implement it efficiently as much as GPU computation time. If you have any idea please implement and pull request plez :) ...