任何有监督学习任务最后都可以用R-Drop试一下效果,说不上有惊喜!!! importtorch.nn.functionalasF#define your task model, which outputs the classifier logitsmodel=TaskModel()defcompute_kl_loss(p,q,pad_mask=None):p_loss=F.kl_div(F.log_softmax(p,dim=-1),F.softmax(q,dim=-1),reduction='n...
R-Drop这篇论文解决了Dropout在训练与预测时输出不一致的问题,论文作者将解决该问题的方法取名为R-drop,这是一种基于dropout的简单而有效的正则化方法,它通过在模型训练中最小化从dropout中采样的任何一对子模型的输出分布的双向KL散度来实现。最核心的代码如下所示: import paddle import paddle.nn.functional as F...
代码链接:github.com/dropreg/R-Dr 视频链接:bilibili.com/video/BV1W dropout导致模型训练阶段和推理阶段不匹配,造成了gap。在训练中,通过dropout,其实是从完整模型中采样出一个子模型(sub models)来训练,但在推理中,是使用完整模型进行训练。 本文目的:解决dropout带来的训练/推理的不匹配问题。 1 mismatch问题究...
论文提出了一种新的dropout方法,也不能说是一种新方法,而是利用了drop特性使得模型的训练更好,前面介绍过SimCSE这篇论文,也是采用了两次dropout得到的结果不同来训练模型,下面说一下模型的详情。 模型主体 上图为模型的主体结构,但其实就是类BERT模型,并没有改变模型,只是利用了dropout两次的输出相似但不一致的特性...
虽然是同样的数据,但是因为模型中Dropout是随机丢弃神经元,会导致两次丢弃的神经元不一样,从而预测的结果也会不一样。R-Dropout思想就是去实现控制两次预测尽量保持一致,从而去优化模型。除了在NLP领域,其他的NLU、NLG、CV的分类等多种任务上都对R-Drop做了对比实验,大部分实验效果都称得上“明显提升”。
可以看到,R-Drop里面的超参就是Dropout率和 ,实验部分的代码我正在写,准备拿中文GLUE数据集来验证,待实验做好,再补充这一部分。 其实把它引入到你自己的任务中来也很简单,因为R-Drop是一种通用的有监督任务方法,甚至在半监督中都有良好的性能。加入几行代码即可把R-Drop引入到你的任务中。
与传统的训练方法相比,R- Drop 只是简单增加了一个 KL-divergence 损失函数项,并没有其他任何改动。其PaddlePaddle版本对应的代码实现如下所示。 散度损失 交叉熵=熵+相对熵(KL散度) 其与交叉熵的关系如下: 代码实现示意 import paddle.nn.functionalasF
dropl()函数的作用是删除数据框中的一些列,同时返回一个新的数据框。和其他数据操作函数一样,dropl()在实际的数据处理中是十分常用的。 2.1 基本用法 dropl()函数的基本用法很简单,就是把要删除的列名作为参数传入函数中。下面是一段代码,演示如何使用dropl()函数: ``` r library(dplyr) data <- data.fra...
这些方法的输出不尽相同。有些返回一个向量，有些返回一个单列的数据框。为了确保输出单列的数据框，使用单方括号，同时指定第三个参数：drop=FALSE。通过列索引数指定某列也同样适用。factor的特殊存储形式也可以表示成数据框的形式，为此用model.matrix创建一个指示变量（或哑变量）的集合。列代表factor的水平值，...