但是模型在优化过程中,如果我们想要损失L减小的同时,Logits的间隔不拉太大,那么可以调整n的大小。 二、Topk采样,顾名思义按照Logits取Topk,反向传播时只更新这k个类别(类似于word2vecSoftmax负采样),同时由于n被截断为k,导致这k个类别的logits之间的间隔不会很大。这种采样trick比较适用于预训练模型微调,新模型使用...
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