BCEWithLogloss公式推导
1. 引言 直接使用这个函数,解决了rank模型中,部分稀疏目标无法正常训练的问题,学习一下其推导过程。 2. 二分类问题 一般我们在模型训练中,会使用sigmoid函数作为激活函数,将模型的输出映射到(0,1)之间,作为二分类问题的预测概率。 但是,sigmoid函数有一些问题,比如: 当输入非常大或非常小时,sigmoid函数的输出接近0或1,而梯度接近0,这会导致梯度消失问题...
1. 引言 直接使用这个函数,解决了rank模型中,部分稀疏目标无法正常训练的问题,学习一下其推导过程。 2. 二分类问题 一般我们在模型训练中,会使用sigmoid函数作为激活函数,将模型的输出映射到(0,1)之间,作为二分类问题的预测概率。 但是,sigmoid函数有一些问题,比如: 当输入非常大或非常小时,sigmoid函数的输出接近0或1,而梯度接近0,这会导致梯度消失问题...
论文名字:ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING 这篇论文主要介绍了一种名为RoFormer的增强型Transformer模型,其核心是提出了旋转位置嵌入(RoPE)方法来改进Transformer中的位置编码机制,具体内容如下: \[\begin{equation} \begin{split} q_m ...
论文名字:Self-Attention with Relative Position Representations 绝对位置编码有明显的局限性,不能处理超过训练数据长度的序列,token之间的位置关系,表达不清晰。 自注意力子层输出计算: \[z_{i}=\sum_{j=1}^{n} \alpha_{i j}\left(x_{j} W^{V}\right)\] 注意力...
1. 引言 梯度计算是深度学习的核心机制之一,PyTorch通过 自动微分(Autograd) 系统实现了高效的梯度计算。本文将深入解析PyTorch中梯度计算的原理与实现细节。 2. 计算图与反向传播 PyTorch采用 动态计算图(Dynamic Computation Graph): 前向传播时实时构建计算图 每个张量操作被记录为图中的节点 反向传播时自动计算梯度 ...
RQ-VAE(Residual Quantized Variational Autoencoder)方法详解 一、 方法概述 Residual-Quantized Variational AutoEncoder(RQ-VAE)是一种结合了残差连接(Residual Connection)和量化技术(Quantization)的变分自编码器(VAE)。 它旨在通过引入这些技术,提高模型的生成...
Flash Attention 计算正确性数学推导 标准注意力计算 给定查询矩阵 \(Q \in \mathbb{R}^{N \times d}\),键矩阵\(K \in \mathbb{R}^{N \times d}\),值矩阵\(V \in \mathbb{R}^{N \times d}\),标准注意力输出\(O \in \mathbb{R}^{N \times d}\)计算为: ...
Self-Attention 与 Cross-Attention 的区别及实现细节 应用场景 类型 应用场景 示例 Self-Attention 单序列内部关系建模 Transformer 编码器、文本分类 Cross-Attentio...
看看gpt2的代码,改成生成式推荐需要的代码。 https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gpt2/modeling_gpt2.py # coding=utf-8 # Copyright 2018 The OpenAI Team Authors and HuggingFace ...
一、常用损失函数及使用场景 1. 均方误差(MSE, Mean Squared Error) 公式: \[L = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2\] 使用场景:回归任务(如房价预测、温度预测)。 优点:计算简单,梯度平滑,收敛快。 缺点:对异常值敏感,可能导致梯度爆炸。 图像特点:二次函数曲线...
简单做个demo,对一批文本数据进行预处理,方便后续训练 """ 步骤 1:安装依赖库 """ # !pip install datasets transformers """ 步骤 2:准备文件结构 """ # 假设原始数据存放结构: # ./raw_data/ # ├── part-0001.txt # ├── part-0002.txt # └── ...(数千个文本文...