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 ...
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 带来...
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 ...
正是因为每次随机丢弃部分神经元,导致每次丢弃后产生的子模型都不一样,所以 Dropout 的操作一定程度上使得训练后的模型是一种多个子模型的组合约束。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(Dr...
本文分享自华为云社区《R-Drop论文复现与理论讲解》,作者: 李长安。 R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks 由于深度神经网络非常容易过拟合,因此 Dropout 方法采用了随机丢弃每层的部分神经元,以此来避免在训练过程中的过拟合问题。正是因为每次随机丢弃部分神经元,导致每次丢弃后产生的子模...
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