该论文中的R-Drop是构筑在Transformer框架上的,当然其他的特征提取器也可以充当这一角色。 同一个样本经过同一个模型两次,由于随机化的dropout作用,即达到了同一样本途经两个“不同模型”的目的【其实和SimCSE是类似的】,在有监督学习的前提下,模型的输出会形成两个分布 P1(y|x) 和P2(y|x)。 R-drop核心思想...
drop-out在无监督学习上的应用 :用于对比学习。同个query,drop前后的预测结果相同。不同query,所有结果为负例,预测结果不同。如simCSE。simCSE的目标是:学习一个优质的语义表示空间。每个sentence学习到一个embedding。 loss : 拉近相似的样本,推开不相似的样本。一种常用的对比损失是基于批内负样本的交叉熵损失。噪...
下面是.drop()方法的一些说明:要删除单列:传入列名(字符串)。删除多列:传入要删除的列的名称列表。...如果要覆盖原始数据框架,则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新的数据框架,其中...
而Droput每次不是训练一个特征,而是一部分隐含层特征。 4. 还有一个比较有意思的解释是,Dropout类似于性别在生物进化中的角色,物种为了使适应不断变化的环境,性别的出现有效的阻止了过拟合,即避免环境改变时物种可能面临的灭亡。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/38200980 3. 为什么需要Normalization 参考: htt...
其次就是如果只有一列 然后按行操作apply 需要加上,drop=F,详情见参考:dim(X) must have a positive length when applying function in data frame 这时候我们得到的结果见下图,可以看到实现了取最大!接下来工作就轻松了! 实现字符添加: # 变换类型为字符型 ...
data = data.drop(to_drop,axis=1) 数据标准化:使用StandardScaler对数据进行标准化处理,使不同特征具有相同的尺度。例如: scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) y_scaled = scaler.fit_transform(y.values.reshape(-1,1)) ...
dropedPkt 被car限速丢弃的报文数。 trackGroupEn 会话track group使能标记位。 0:不使能。 1:使能。 groupIndex 会话track的group索引。 authEnhanceEn 认证增强标志位。 0:认证增强未使能。 1:认证增强使能。 firstpkt 是否收到首包标识: 0:未收到。 1:已收到。 rcvpktinfo 接收到报文的诊断字信息。 rmtA...
1.Python Python诞生于上世纪80年代，并且在Google内部框架中承担重要角色。Python有着饱含激情的设计者团队，同时现在它又被广泛应用于Youtube、Instagram、Quora、和Dropbox。Python已经在IT领域获得了广泛的应用，同时其在协调内部团队工作出色的表现也获得了认可。因此，如果你需 ...
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SimCSE提出了一种无监督构建对比学习样本对的方法,用来学习句子表征。 R-drop发现了dropout带来的问题,提出了一个通用的方法来正则化dropout的弊端,在生成任务上取得了性能的提升。 SimCSE 这篇文章将对比学习方法用在NLP上,训练句子表征,解决对比学习数据从哪来的问题,在语义相似度的任务上取得了sota。 简单梳理下方...