摘要: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。 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...
最近R-Drop很火,个人看了论文后,感觉它是一个训练的思想,可以套用到任何有监督/半监督的训练中,是一种很通用的方法,实践意义很强。 方法介绍 思想真的很简单,下图出自论文。 举个例子,现在手头有个文本分类任务,模型结构可以采用BERT、TextCNN、LSTM等,损失为交叉熵损失。 常规的训练,基本上都会引入Dropout。R-...
[六R]然后你回到自己要做谱的课程 发布于 2024-03-25 15:10・IP 属地河北 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境 立即登录/注册
尤其是总浏览知乎的这种问题,回答一多,你就会产生一种错觉,误认为可以做到副业月入过万的人很…阅读全文 赞同3.8 万80 条评论 分享收藏喜欢收藏了回答2021-01-14 19:00 零基础如何自学吉他? 张大妥 Finger里唯一有人鱼线的鼓手,民谣吉它玩票 答主花了三!天!时!间!写完这篇...
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分神经元,以此来缓解过拟合的问题。由于dropout的过程是随机的,所以每次丢弃后产生的子模型都不一样。 图1:R-Dro...
关注NLP新进展的读者,想必对四月份丹琦女神发布的SimCSE印象颇深,它通过简单的“Dropout两次”来构造正样本进行对比学习,达到了无监督语义相似度任务的全面SOTA。无独有偶,微软在六月底发布的论文《R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks》提出了R-Drop,它将“Dropout两次”的思想用到了有监督任务中,每个...
我作為一個給了 19 美元的設計師。這個工具，偶然好用。就是在當你在設計中期，有一定的數量的固定...
首页 知乎知学堂 等你来答 知乎直答 切换模式 登录/注册raindrop视角 1000个人眼中有1000个哈姆雷特。公举号同名。 帕玛强尼镂空绝绝子 | 不期而遇,遇到了Chloe。[扯脸H][大笑R]被安利了PF(帕玛强尼)介个品牌。(因为不是钟表狂热爱好者,多的是,偶不知道的事。 ).矢志探寻高级制表真谛,制表大师、传奇...
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...
前段日子发现网上和组内的大佬都在讨论了R-drop方面的内容,感觉是这段时间,在现有的模型体系上仅需要做少量修改,就可以有一些增益的文章,于是在自己的合成前端任务上进行了一些实验。不过发现网络上关于这部分实现的代码,多是关于tf2.x或者是torch版本的,而线上稳定版本的模型代码都是基于tf1.x,所以自己基于...