Decoder block最后的部分是利用Softmax预测下一个单词,在之前的网络层我们可以得到一个最终的输出Z,因为Mask的存在,使得单词 0 的输出Z0 只包含单词 0 的信息,如下。 Softmax根据输出矩阵的每一行预测下一个单词, 以上就是Decoder block的定义,与Encoder一样,Decoder是由多个Decoder block组合而成。 接下来会重复这...
文本蕴涵(Entailment):对于文本蕴涵任务,作者用一个“$”符号将文本和假设进行拼接,并在拼接后的文本前后加入开始符“start”和结束符“end”,然后将拼接后的文本直接传入预训练的语言模型,在模型再接一层线性变换和softmax即可。 文本相似度(Similarity):对于文本相似度任务,由于相似度不需要考虑两个句子的顺序关系,...
softmax层:这些分数转换为概率(所有正数,都加起来为1.0)。选择具有最高概率的单元,并且将与其相关联的单词作为该时间步的输出 3.6 传统 attention 是什么? 注意力机制是什么呢? 就是将精力集中于某一个点上 举个例子:你在超市买东西,突然一个美...
2、定义inception类 classInception:"""预训练好的inception-v3包含1000种分类."""#数据层.tensor_name_input_jpeg ="DecodeJpeg/contents:0"#resize后的数据.tensor_name_resized_image ="ResizeBilinear:0"#softmax层的名字.tensor_name_softmax_logits ="softmax/logits:0"#最后一层的池化.tensor_name_transf...
唯一引入的特定任务的参数是一个向量,其与 [CLS] token表示 C 的点积表示每个选择的分数,该分数用 softmax 层归一化。 表4: SWAG 开发和测试准确性。 如 SWAG 论文中所报告,Human表现是通过 100 个样本来衡量的。 我们用 2e-5 的学习率和 16 的batch size对模型进行了 3 个epoch的微调。结果如表 4 ...
文本蕴涵(Entailment):对于文本蕴涵任务,作者用一个“$”符号将文本和假设进行拼接,并在拼接后的文本前后加入开始符“start”和结束符“end”,然后将拼接后的文本直接传入预训练的语言模型,在模型再接一层线性变换和softmax即可。 文本相似度(Similarity):对于文本相似度任务,由于相似度不需要考虑两个句子的顺序关系,...
a b 是 sentence-level 级别的任务,类似句子分类,情感分析等等,输入句子或句子对,在 [CLS] 位置接入 Softmax 输出 Label; c是 token-level 级别的任务,比如 QA 问题,输入问题和段落,在 Paragraph 对应输出的 hidden vector 后接上两个 Softmax 层,分别训练出 Span 的 Start index 和 End index(连续的 Span...
c是 token-level 级别的任务,比如 QA 问题,输入问题和段落,在 Paragraph 对应输出的 hidden vector 后接上两个 Softmax 层,分别训练出 Span 的 Start index 和 End index(连续的 Span)作为 Question 的答案; d 也是 token-level 级别的任务,比如命名实体识别问题,接上 Softmax 层即可输出具体的分类。
,将这两个向量进行元素相加,然后再接如线性层和softmax层。 Multiple-Choice:对于问答和常识推理任务,首先将背景信息与问题进行拼接,然后再将拼接后的文本依次与每个答案进行拼接,最后依次传入Transformer模型,最后接一层线性层得多每个输入的预测值。 subword算法 ...
位置对应的最终输出输入到一个softmax层(softmax层为词汇表大小)。 虽然这允许我们获得双向预训练模型,但缺点是我们在预训练和微调之间产生不匹配,因为[MASK]在微调期间不会出现。 为了缓解这种情况,我们并不总是用实际的[MASK]替换随机选择的字。 训练数据生成器随机选择15%的词进行预测。 如果选择了第i个词,我...