R-Drop中文分类实验 一、论文阅读 论文:R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks github:R-Drop-github 摘要:作者提出了名为R-Drop的正则化策略,对于每个训练样本,R-Drop最小化通过dropout采样的两个子模型的输出分布之间的KL散度。 深度神经网络较为容易过拟合,通过Dropout方法,随机丢弃神经网络中每层的部...
基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性,研究员们提出了 R-Drop 来进一步对(子模型)网络的输出预测进行了正则约束。 实现思路 与传统作用于神经元(Dropout)或者模型参数(DropConnect)上的约束方法不同,R-Drop 作用于模型的输出层,弥补了 Dropout 在训练和测试时的不一致性。简单来说就是在每个 mini-batch...
3. 在NLU 语言理解任务上,R-Drop 在预训练 BERT-base [5] 以及 RoBERTa-large [6] 的骨架网络上进行微调之后,在 GLEU 基础数据集上轻松取得了超过1.2和0.8个点的平均分数提升: 表3:R-Drop 在 GLUE 语言理解的验证集上的微调结果 4. 在文本摘要...
R-Drop方法在中文任务上的简单实验 90stars17forksBranchesTagsActivity Star Notifications Code Issues4 Pull requests Actions Projects Security Insights main 1Branch0Tags Code Folders and files 04991ed·Mar 2, 2022 11 Commits README R-Drop R-Drop方法在中文任务上的简单实验(非官方实现) ...
作者提出了R-Drop,这是一种基于Drop的简单而有效的正则化方法,可普遍应用于训练不同类型的深层模型。 作者从理论上证明,R-Drop可以减少模型参数的自由度,这与处理隐藏单元或模型权重的其他正则化方法是互补的。 通过对总共18个数据集的4个NLP和1个CV任务的广泛实验,作者表明R-Drop实现了极其强大的性能,包括多个SO...
https://github.com/dropreg/R-Drop Dropout是一种强大且广泛使用的技术,用于正则深度神经网络的训练。在本文中,我们在模型训练中引入了一种简单的基于Dropout的正则化策略,即R-Drop,它迫使由Dropout生成的不同子模型的输出分布彼此一致。具体地说,对于每个训练样本,R-Drop最小化了由Dropout采样的两个子模型的输出...
实现思路 与传统作用于神经元(Dropout)或者模型参数(DropConnect)上的约束方法不同,R-Drop 作用于模型的输出层,弥补了 Dropout 在训练和测试时的不一致性。简单来说就是在每个 mini-batch 中,每个数据样本过两次带有 Dropout 的同一个模型,R-Drop 再使用 KL-divergence 约束两次的输出一致。既约束了由于 Dropout ...
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”。
实现思路 与传统作用于神经元(Dropout)或者模型参数(DropConnect)上的约束方法不同,R-Drop 作用于模型的输出层,弥补了 Dropout 在训练和测试时的不一致性。简单来说就是在每个 mini-batch 中,每个数据样本过两次带有 Dropout 的同一个模型,R-Drop 再使用 KL-divergence 约束两次的输出一致。既约束了由于 Dropout ...
而如果是DDL，比如DROP,那就得叹声气了。 GitHub上有一个很不错的项目是undrop,基于InnoDB,也就意味...