MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督的与训练。 尽管该方法既简单又有效，但 MAE 预训练目标目前仅限于单一模态——RGB 图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景中的应用和性能。在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中，...
在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL) 的团队提出了 Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE),这也是一种预训练策略,可以对掩码进行自动编码处理并执行多模态和多任务的训练。 MultiMAE 使用伪标签进行训练,使该框架适用于任何 RGB 数...
Facts task。利用 question 作为 query,先从知识库中检索出一个 fact 集合。把 question 和 fact 都通过 Encoder 计算后的结果,利用 Memory Network 整合到一起作为 Encoder 的输出 (Memory Network 请参见# 【Knowledge 生成模型 1】根据背景知识生成答案之记忆网络(Memory Network))。而 Decoder 的部分就是 grou...
We propose a pre-training strategy called Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE). It differs from standard Masked Autoencoding in two key aspects: I) it can optionally accept additional modalities of information in the input besides the RGB image (hence "multi-modal"), and II...
在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的团队提出了 Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE),也是一种预训练策略,可以对掩码进行自动编码处理并执行多模态...
在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的团队提出了 Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE),也是一种预训练策略,可以对掩码进行自动编码处理并执行多模态和多任务的训练。MultiMAE 使用伪标签进行训练,使该框架适用于任何 RGB 数据...
多任务学习的应用场景广泛，特别是在Encoder-Decoder架构下，任何具有共享潜质的编码器或解码器都可以通过多任务学习来提升。加入Autoencoder任务通常能带来正向效果，因为它们有助于提高模型在表达和理解数据方面的性能。实现多任务学习的端到端模型时，可以利用共享参数来整合不同任务。例如，将背景知识融入...
由于它们和主任务密切相关,所以在学习的同时可能允许这些模型学到有利于主任务的表示。一个更为显式的做法是利用一个辅助任务专门来学习一个可以迁移的表示。Cheng等人2015年的一个工作以及文献[50]所采用的语言模型目标就起到了这样的作用。类似的,autoencoder也是可以用来做辅助任务的。
在Dense retrieval工作中,通常很难凭借单个特定的预训练任务有效将丰富的语义信息以及passage之间的关系编码到dense vector中。作者在本文中将多个预训练任务的预训练目标统一到bottlenecked masked autoencoder 框架下。 2. Preliminary 介绍dense retrive的任务定义以及常见的finetune过程。
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