实验是在WMT2014 English-German(En-De)和English-French(En-Fr)两个机器翻译数据集上进行的,作者使用的Transformer模型和Transformer的那篇原始文献(Vaswani et al.,2017)是一样的。Transformer model 一共6层编码器和解码器,layer size是512,feed-forward sub-layer的size是2048,attention head的数值是8,dropout是...
此外,前馈层后通常会跟一个Dropout层以减少过拟合,以及Layer Normalization层以稳定训练过程。 3. 为什么Transformer模型中的前馈层使用了ReLU作为激活函数? 解答:ReLU(Rectified Linear Unit)被用作激活函数,因为它能够引入非线性,同时保持计算的简单性和效率。ReLU能够解决梯度消失问题(对于正输入,其导数为1),加快训练...
残差Dropout:在添加子层的输入和归一化之前,将Dropout机制应用于每个子层的输出,同时在编码器-解码器堆叠的嵌入过程和位置编码过程中加入Dropout机制, = 0.1。 4.5 训练结果 机器翻译 在WMT2014英德翻译任务中,Transformer (big)比之前报告的最佳模型(包括集成)高出2.0多个BLEU,获得BLEU分数为28.4。该模型的配置列于...
V和K应该相同(x)self_attn_output = self.mha(x, x, x, mask)#Self attention (batch_size, input_seq_len, embedding_dim)#将失活层应用于自我注意输出(~1 line)self_attn_output = self.dropout1(self_attn_output, training=training)#对输入和...
所以, Transformer模型中的每个子层实际上由三部分组成: Sublayer(x) - 子层的主要函数,实现多头自注意或前馈全连接网络。它计算输入x的新的中间表示。 Dropout - 在子层的输出上应用dropout,这有助于缓解过拟合。 残差连接 - 子层的最终输出是LayerNorm(x + Sublayer(x))。输入x被加到dropout后的Sublayer...
Self-Attention层(自注意力层) Position-wise Feed Forward Network(前馈网络,缩写为FFN) 如下图所示:每个编码器的结构都是相同的,但是它们使用不同的权重参数(6个编码器的架构相同,但是参数不同) Encoder编码器组成 编码器的输入会先流入Self-Attention层。它...
首先对比了最常用的 dropout，图 6 是 V100 显卡上 16 位和 32 位浮点数 dropout 不同实现的加速对比结果：图 6：dropout 加速对比 从图 6 中可以看出，LightSeq 的实现要远远快于 PyTorch 和 DeepSpeed。DeepSpeed 在元素数量过百万之后逐渐不如 PyTorch，而 LightSeq 始终比 PyTorch 快。随着元素数量的增加，...
Transformer 架构图如下左，图右为 Post-LN Transformer 层（出自论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》［1］）。不一致的代码部分如下，其中 82 行写了执行顺序「layer_postprocess_sequence＝"dan"」，表示后处理依次执行 dropout、residual_add 和 layer_norm。如果上图左中的 add&norm ...
他们发现随机深度（Stochastic Depth）方案可独立提高性能，而dropout无论是单独还是与随机深度相结合，都会损耗性能。不同图像块大小和不同transformer的性能比较发现：增加图像块的大小会导致图像的表示更粗糙，但会产生处理速度更快的小序列。减少图像块大小是一个强大的改进方式，不用引入任何参数！但需要在较长的序列...
这个multi-head attention结合使用decoder中前一层“自注意力”的输出和encoder的输出计算注意力,然后对encoder的输出进行变换,以变换后的encoder输出作为输出结果,相当于根据当前的翻译结果和原始的句子来确定后续应该关注的单词。 除核心的Multi-Head Attention操作外,作者还采用了位置编码、残差连接、层归一化、dropout等...