这个文篇包含了两类mask,一类是padding mask,另一类则是future mask,第一类是用来减小padding的反向梯度的避免网络主要训练padding符号,第二类是用来遮挡后面的符号,前面的符号只能和之前的做线性或者非线性运算,不能和以后的符号有关系。 transformer网络内attention使用的multi-head - 知乎 (zhihu.com) 要提到transforme...
Mask2Former: 通用图像分割的掩码注意力变换器!全景分割、实例分割和语义分割任务统统搞定!—transformer、计算机视觉共计19条视频,包括:1、Mask2former算法、2、Mask2former算法、3、mask2former算法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1.padding mask 在encoder和decoder两个模块里都有padding mask,位置是在softmax之前,为什么要使用padding mask,是因为由于encoder和decoder两个模块都会有各自相应的输入,但是输入的句子长度是不一样的,计算…
把这个mask矩阵左下(右上?)角全部置0,则是单向transformer, 把整个mask矩阵全部置1,则是双向transformer, 回到上图, 矩阵第一行,表示预测1的时候可以看到3->2->4, 矩阵第二行,表示预测2的时候可以看到3, 矩阵第三行,表示预测3的时候都看不到, 矩阵第四行,表示预测4的时候可以看到3->2 为什么如此将矩阵m...
x = (attn @ v).transpose(1,2).reshape(B, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x)returnx 5. 为什么需要Padding Mask? 忽略无关信息:通过使用padding mask,我们可以确保模型在其计算中忽略填充值,从而避免这些无关的信息对模型的输出产生影响。
当这个 numpy 数组转化为tensor 的时候, 构成的是维度为 (1, 5, 5) 的矩阵. 我们注意到,self.src_mask = (src != pad).unsqueeze(-2)也就是说, 源语言的 mask 矩阵的维度是 (batch_size, 1, length), 那么为什么attn_shape = (batch_size, size, size)呢? 可以这么解释, 在 encoder 阶段的 Se...
图2:注意力机制可视化 自注意力允许模型通过整合上下文信息来增强输入嵌入,使其能够动态地权衡序列中不同元素的重要性。这一特性在NLP中尤其有价值,因为词语的含义往往随其在句子或文档中的上下文而变化。 尽管已提出多种高效版本的自注意力,但《Attention Is All You Need》中引入的原始缩放点积注意力机制仍然是应用...
Given the impressive results of early studies that AI can keep up or even surpass the performance of the experienced clinician in various applications for medical imaging1,2, we have confronted the era of flooding AI models for medical imaging. However, these models share a common drawback that...
简介:【5月更文挑战第24天】Mask2Former,一种新型的图像分割架构,采用遮蔽注意力机制聚焦局部特征,提升模型收敛速度和性能,在COCO、Cityscapes等数据集上刷新记录。其元架构结合背景特征提取器、像素解码器和Transformer解码器,实现高效训练和性能提升。尽管在处理小对象和泛化能力上仍有局限,但Mask2Former为通用图像分割...
1. Attention 矩阵的 Mask 方式与各种预训练方案的关系; 2. 直接利用预训练的 BERT 模型来做 Seq2Seq 任务。 背景 自Attention is All You Need 以后,基于纯 Attention 的 Transformer 类模型逐渐变得流行起来,而 BERT 的出现则将这股潮流推向了一个新的高度。而后,各种基于大规模预训练的 Transformer 模型的工...