论文通过实验得出一种改进的正则化方法R-dropout,简单来说,它通过使用若干次(论文中使用了两次)dropout,定义新的损失函数。实验结果表明,尽管结构非常简单,但是却能很好的防止模型过拟合,进一步提高模型的正确率。模型主体如下图所示。 论文贡献 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...
可以看到,R-Drop里面的超参就是Dropout率和\alpha,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,下图是论文附带的github里的截图,加入几行代码即可把R-Drop引入到你的任务中。 总结 给我感觉,R-Drop在接下来一段时间,会不会成为...
左边是一个输入过两次得到两个不同分布,右侧是dropout产生的两个不同子模型 每步训练中,同一个输入过两次模型,由于dropout或其他正则手段,输出会有不同,R-Drop通过双向KL散度来约束相同,这样就能减少训练推理的不一致性。不同于之前的大多数方法,R-Drop同时作用域隐层单元和子模型输出,更加有效。 公式2 KL损失计...
论文通过实验得出一种改进的正则化方法R-dropout,简单来说,它通过使用若干次(论文中使用了两次)dropout,定义新的损失函数。实验结果表明,尽管结构非常简单,但是却能很好的防止模型过拟合,进一步提高模型的正确率。模型主体如下图所示。 论文贡献 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...
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型都不一样,所以...
简介: R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks 论文笔记(介绍,模型结构介绍、代码、拓展KL散度等知识) 前言 R-Drop——神经网络的正则化DropOut 一、摘要 摘要:Dropout是一种强大且广泛应用的深度神经网络的调整训练的技术。尽管效果很好,但由于Dropout所带来的随机性导致了训练和实际之间的不一致性。在本文...
R-Drop论文复现,论文通过实验得出一种改进的正则化方法R-dropout,简单来说,它通过使用若干次(论文中使用了两次)dropout,定义新的损失函数。 - 飞桨AI Studio
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,每个实验结果几乎都取得了明显的提升。 我在看完论文后,感觉它就是一个训练的思想,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。相信...
Q9 这篇论文到底有什么贡献? 我们工作表明对dropout的一个简单的改进可以带来significant性能提升。 这个工作告诉我们对一些习以为常或广泛使用的技术不要take as granted,我们可以revisit很多已有的技术和模型,随着人们对机器学习人工智能认识的不断发展和深入,我们很有可能对old tricks/techniques有新的发现,做出重大改进...
image.png 最有意思的是可以生成一个二维码,如果听众对这个文章感兴趣,直接扫描这个二维码就可以访问这个论文 将参考文献转换成图片需要用到的函数是drop_name(),还需要我们准备参考文献的 BibTeX 这个格式 image.png image.png 这里需要注意的是每个等号前后都需要有空格,默认导出这个文件是没有空格的,这里需要我们调...