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dropout

在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。...图3：部分临时被删除的神经元第二步、然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。...而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。...4、Dropout在Keras中的源码分析下面，我们来分析Keras中Dropout实现源码。...注意： Keras中Dropout的实现，是屏蔽掉某些神经元，使其激活值为0以后，对激活值向量x1……x1000进行放大，也就是乘以1/(1-p)。

70210

Transformers 4.37 中文文档（九十八）

如果是整数，则批次中的所有样本将具有相同数量的屏蔽补丁。如果是列表，则批次中的样本将随机屏蔽列表中定义的数字。此参数仅用于预测预训练。...我们还将我们的模型应用于自监督预训练任务，并获得出色的微调性能，优于大型数据集上的监督训练。将一个数据集上的掩码预训练表示转移到其他数据集也会产生 SOTA 的预测准确性。...random_mask_ratio (float, optional, 默认为 0.5) — 用于在随机预训练期间屏蔽输入数据的屏蔽比例。...如果是整数，则批次中的所有样本将具有相同数量的屏蔽补丁。如果是列表，则批次中的样本将被随机屏蔽，屏蔽数量由列表中定义。此参数仅用于预测预训练。...如果forward_fn在chunk_dim上独立，这个函数将产生与直接将forward_fn应用于input_tensors相同的结果。

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【睡前碎语】是时候隐藏真正的技术了

TF也好，Pytorch也好，包括没啥存在感的一堆“其它深度学习框架”，很多地方其实是相通的，有时候是功能相同，有时候干脆连名字都叫一样。 这个现象很正常，也很好解释。...深度学习框架都是基于同一套深度学习理论，知识背景是完全一致的，深度学习的一些基本操作，譬如说卷积，又譬如说损失函数，无论是哪套框架都需要有对应的功能实现，在功能上趋同是必然的事。...就我的经验来说，必须得真的做完一个项目，才能说清楚一门技术究竟有哪些优点和槽点。至于为什么要写GAN呢，也好说，GAN又有生成器又有判别器，机器学习的两大方向都包了，能够全面考察Keras的能力。...Keras屏蔽了大量细节，连神经网络最具特色的BP机制都屏蔽了，你只需要把模型搭起来，模型就能自动进行BP跑训练。...但是和Scikit-learn一样，该有的参数你得有，譬如说激活函数、损失函数和优化器，这些标准配置都得用户选好了传进去。 很多人诟病Keras，也是因为它过于“高级”，把细节都做了屏蔽处理。

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自监督学习的知识点总结

在将模型输出与固定目标进行比较的意义上，我们不再进行预测建模，因为现在比较的是模型的两个编码器的输出，这使得学习表示非常灵活。 但是第 2 点很麻烦。因为当图像不同时，我们如何确保网络学习不同的嵌入？...为什么这么说呢？因为图像是非常高维的对象，在高维度下遍历所有的负样本对象是几乎不可能的，即使可以也会非常低效，所以就衍生出了下面的方法。...但是这些模型在图像识别任务上做得很好，但当模型已经学会忽略这些变化时，以相同的表示进行目标检测任务时会获得非常差的效果。...理论上上感觉这应该行不通，因为如果网络只有正例，那么它就学会忽略常量向量的输入和输出（上面提到的模式崩溃），这样损失就会变成0。 而实际上这并没有发生模型学习到了良好的表示。为什么呢？...然后两个图像都通过相同的编码器网络。损失函数的定义方式是将互相矩阵简化为单位矩阵。 损失函数非常直观 这里 C 是两个图像的嵌入之间的互相关矩阵。在这里没有使用任何负样本！

39420

用于自然语言处理的BERT-双向Transformers的直观解释

您需要从整体上看这句话，以了解其语法和语义。ELMo-语言模型嵌入会查看整个句子，以了解语法，语义和上下文，以提高NLP任务的准确性。 您现在开始通过阅读大量文本来学习语言（迁移学习）。...对于给定的标记，其输入表示形式是通过将相应的标记，段和位置嵌入求和来构造的。 输出层 除了输出层，在预训练和微调中都使用相同的体系结构。相同的预训练模型参数用于初始化不同下游任务的模型。...遮蔽语言模型 (MLM) BERT中的双向条件允许每个单词间接"看到自己"。为了训练深度双向表示，我们使用MLM随机屏蔽15％的输入标记，然后预测这些屏蔽的标记。...MLM就像填空一样，我们在其中随机遮盖了15％的输入标记以预测原始词汇ID。在BERT中，我们预测被屏蔽的标记，而不是重建整个输入。...BERT预训练通过在所有层的左右上下文上共同调节来使用未标记的文本。

1.1K20

ICML2023 & 新加坡国立 | 一项关于 Transformer参数设置 的深度研究

然而，正如Zhou等人指出，通过分类任务进行训练（即使用输入序列的全局信号）会存在过度平滑问题。这意味着，在Transformer的更深网络层，所有Token表示往往是相同的。...给定部分屏蔽的输入序列，预训练阶段的目的是恢复原始的未屏蔽序列。微调与上述从头开始的训练类似，但需要的训练次数要少得多。...「掩码自动编码器可以缓解过度平滑问题」  直观地说，在掩码自动编码器框架（例如 BERT、BEiT）中，目标是根据未屏蔽的令牌恢复屏蔽的令牌。...由于不同的掩码令牌具有不同的未屏蔽的相邻令牌，因此未屏蔽的令牌表示必须携带其相应的且足够的语义，以准确预测屏蔽的令牌，这反过来又防止令牌表示变得相同。...首先，Transformer中的自注意力层会衰减输入信号的高频分量。当所有高频分量被擦除时，所有令牌表示将是相同的。

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福利 | Keras入门之——网络层构造

这个网络层的作用是对输入的损失函数更新正则化。 (10) 掩盖层。 该网络层主要使用在跟时间有关的模型中，比如LSTM。...输入张量的时间步一般是输入张量的第1 维度（维度从0 开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上等于指定数值，则该时间步对应的数据将在模型接下来的所有支持屏蔽的网络层被跳过，即被屏蔽。...二维卷积通常被称为空域卷积，一般应用在与图像相关的输入数据上，也是使用卷积核对输入数据进行卷积操作的。三维卷积也执行同样的操作。 Conv1D、Conv2D 和Conv3D 的选项几乎相同。...valid代表只进行有效的卷积，即对边界数据不处理。same 代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape 与输入shape 相同。...通常输入值里的0 是通过补齐策略对不同长度输入补齐的结果，如果为0，则需要将其屏蔽。如果输入张量在该时间步上都等于0，则该时间步对应的数据将在模型接下来的所有支持屏蔽的网络层被跳过，即被屏蔽。

1.6K50

对dropout的理解详细版

对于全连接神经网络而言，我们用相同的数据去训练5个不同的神经网络可能会得到多个不同的结果，我们可以通过一种vote机制来决定多票者胜出，因此相对而言提升了网络的精度与鲁棒性。...同理，对于单个神经网络而言，如果我们将其进行分批，虽然不同的网络可能会产生不同程度的过拟合，但是将其公用一个损失函数，相当于对其同时进行了优化，取了平均，因此可以较为有效地防止过拟合的发生。...有点像独热 #0、1与x相乘，我们就可以屏蔽某些神经元，让它们的值变为0。1则不影响 x *=sample print x #对余下的非0的进行扩大倍数,因为p<0。...不过对于dropout后，为什么对余下的神经元需要进行rescale： x /= retain_prob 有的人解释有点像归一化一样，就是保证网络的每一层在训练阶段和测试阶段数据分布相同。...个人总结：个人感觉除非是大型网络，才采用dropout，不然我感觉自己在一些小型网络上，训练好像很是不爽。

97330

BART & MASS 自然语言生成任务上的进步

decoder来预测这个被屏蔽的片段，其中decoder的输入会屏蔽在encoder中没有被屏蔽掉的token（图 2 右侧）。 ?...这种设计的优势有： decoder端的输入是源输入中被屏蔽的文段，可以使decoder在预测的时候更加专注利用源输入，而不是目标端要预测的token的前一个token（有点绕口，参考图 2 理解）。...在翻译任务，摘要任务以及对话相应生成任务上的实验结果表明，k = 50%时，模型效果最好。...微调 BART生成的表达可以用通过多种方式，用于下游应用。 序列分类任务 encoder和decoder的输入输出相同，decoder最后token的最终隐藏状态输入到新的多类线性分类器中。...这种方法与BERT中的CLS token相似。但是，BART是将额外token添加到末尾，这个token的表达包含了输入decoder 全部状态信息。

2.3K30

Seq2seq强化，Pointer Network简介

想知道更多可以访问：https://medium.com/datalogue/attention-in-keras-1892773a4f22 在指针网络中, 注意力更简单:它不考虑输入元素，而是在概率上指向它们...也就是说,我们讨论的是输入元素的顺序。作者发现,它对结果影响很大, 这不是我们想要的。因为本质上我们处理的是集合作为输入, 而不是序列。集合没有固定的顺序，所以元素是如何排列在理论上不应该影响结果。...实验代码在GitHub可以使用。与original repo相比, 我们添加了一个数据生成脚本, 并更改了训练脚本以从生成的文件中加载数据。...换句话说，序列长度是固定的。 ? 处理这一问题的方法是在最大可能的序列长度上固定维度, 并用零填充未使用的位置。 但它有可能搞乱代价函数，因此我们更好地掩盖那些零, 确保他们在计算损失时被省略。...Keras官方的做法似乎是embdedding layer。相关参数为mask_zero: mask_zero: 无论输入值0是否是一个特殊的 “padding” 值, 都应该被屏蔽掉。

1.2K60

Seq2seq模型的一个变种网络：Pointer Network的简单介绍

Pointer Network（为方便起见以下称为指针网络）是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。...想知道更多可以访问：https://medium.com/datalogue/attention-in-keras-1892773a4f22 在指针网络中, 注意力更简单:它不考虑输入元素，而是在概率上指向它们...也就是说,我们讨论的是输入元素的顺序。作者发现,它对结果影响很大, 这不是我们想要的。因为本质上我们处理的是集合作为输入, 而不是序列。集合没有固定的顺序，所以元素是如何排列在理论上不应该影响结果。...换句话说，序列长度是固定的。 ? 处理这一问题的方法是在最大可能的序列长度上固定维度, 并用零填充未使用的位置。 但它有可能搞乱代价函数，因此我们更好地掩盖那些零, 确保他们在计算损失时被省略。...Keras官方的做法似乎是embdedding layer。相关参数为mask_zero: mask_zero: 无论输入值0是否是一个特殊的 “padding” 值, 都应该被屏蔽掉。

1.7K50

四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时，在性能方面也与TensorFlow，Caffe和MXNet等更复杂的库相当。...自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...所有Keras损失和度量的定义方式与具有两个输入变量的函数相同：地面真值（ground truth）和预测值，函数始终返回度量或损失的值。...你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...除非你希望你的层支持屏蔽（mask），否则你只需关心传递给call的第一个参数：输入张量。

3K40

HybridFlow：将连续性融入掩码码本以实现极低比特率图像压缩

在定量性能方面，与纯粹基于码本的方法相比，PSNR 平均提高了约 3.5dB，LPIPS 分数相同甚至更高；与纯粹基于连续特征的方法相比，LPIPS 分数显著提高（55.7%）。...在本文的方法中，复制的解码器充当校正网络，将恢复的连续域潜在 \hat{y}_{c} 作为输入，并将重复像素解码器每个上采样层的解码表示发送到 VQ-Decoder的相应上采样层，以纠正偏差。...}(x,\hat x) \quad (2) w_{i} 为损失权重， L1 为 L1_loss， L_{} 为 AlexNet 产生的感知损失。...然而，在比特率极低的情况下，仅使用基于码本的压缩方法（如 VQGAN ）会产生严重的边界效应，这是由于使用有限的编码字数在视觉空间中产生了剧烈的量化效应，很难通过后处理简单解决（如图 7 中放大的图像补丁所示...实验结果证明了本文的方法在各种数据集上的鲁棒性，与现有的基于码本的 LIC 方法相比，本文的方法显著提高了 PSNR，LPIPS 与之相近甚至更好，与基于连续特征的 LIC 方法相比，本文的方法显著提高了

15410

理解NLP中的屏蔽语言模型(MLM)和因果语言模型(CLM)

屏蔽语言模型解释 在屏蔽语言建模中，我们通常屏蔽给定句子中特定百分比的单词，模型期望基于该句子中的其他单词预测这些被屏蔽的单词。...这样的训练方案使这个模型在本质上是双向的，因为掩蔽词的表示是根据出现的词来学习的，不管是左还是右。你也可以把它想象成一个填空式的问题陈述。 ? 下面的图显示了更详细的视图与损失计算步骤- ?...这样的训练方案使得这种模式在本质上是单向的 正如您在下面的图中可以看到的，该模型预计将根据出现在其左侧的单词预测句子中出现的掩码标记。...基于模型对实际标签的预测，计算交叉熵损失并反向传播来训练模型参数。 ? 下面的图显示了更详细的视图与损失计算步骤- ?...当目标是学习输入文档的良好表示时，MLM 损失是首选，而当我们希望学习生成流畅文本的系统时，CLM 是首选。

1.5K20

·图片分类中是否使用img_to_array的影响

[Keras填坑之旅]·图片分类中是否使用img_to_array的影响 1.背景介绍 在使用keras进行图片分类的任务，笔者最开始的方法是使用opencv库cv2.imread读取照片，再使用cv2...在和别人的代码进行训练对比发现代码类似结果却差异很大。别人的val_acc可以高出笔者几个百分点。...由上可以看出，是否使用img_to_array对网络性能影响挺大的，使用了以后val_acc与val_loss更加接近训练acc与loss。...笔者同时使用了Keras官方的图片迭代器与自己手动编写的迭代器，都取得了上述的结论。 对比官方与自己手动编写的迭代器，官方的性能会更好一些。...3.结论与分析 从上述实验可以得出，是否使用img_to_array对网络的影响还是很大的，使用可以使训练网络性能更优，强烈推荐大家在做图片分类任务时使用img_to_array。 为什么会这样呢？

1.8K30

keras doc 5 泛型与常用层

，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...的情形相同 ---- predict_on_batch predict_on_batch(self, x) 本函数在一个batch的样本上对模型进行测试 函数返回模型在一个batch上的预测结果 ---...，要指定input_shape 输出shape 与输入shape相同 ---- Masking层 keras.layers.core.Masking(mask_value=0.0) 使用给定的值对输入的序列信号进行...“屏蔽”，用以定位需要跳过的时间步 对于输入张量的时间步，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，则该时间步将在模型接下来的所有层（只要支持masking

1.6K40

神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

知识蒸馏的高层机制 所以，这是一个高层次的方法： 训练一个在数据集上表现良好神经网络。这个网络就是“教师”模型。 使用教师模型在相同的数据集上训练一个学生模型。...在相同的数据集上训练一个较小的学生模型，但是使用来自教师模型(softmax输出)的预测作为ground-truth标签。这些softmax输出称为软标签。稍后会有更详细的介绍。...Tang等人探索了在两个损失之间插值的想法：扩展softmax和MSE损失。数学上，它看起来是这样的： ? 根据经验，他们发现当α = 0时，(在NLP任务上)可以获得最佳的性能。...因此，你将使用你的teacher模型来生成未标记数据集上的ground-truth分布。这在很大程度上有助于提高模型的可泛化性。这种方法只有在你所处理的数据集中有未标记数据可用时才可行。...在使用数据增强训练student模型的过程中，我使用了与上面提到的相同的默认超参数的加权平均损失。 学生模型基线 为了使性能比较公平，我们还从头开始训练浅的CNN并观察它的性能。

1.6K10

ICLR 2020 | ELECTRA：新型文本预训练模型

1 研究背景 目前最先进的语言表征学习方法被认为是能学习去噪的自动编码器(Vincent et al., 2008)，他们选择一小部分(通常为15%)未标记的输入序列，然后掩盖他们的令牌(e.g., BERT...判别器被训练来区分原始数据令牌和被生成器样本替换的令牌。更具体地说，我们通过生成器样本替换被屏蔽的令牌来创建一个损坏的样本 ，并训练判别器来预测 中的哪些令牌与原始令牌匹配： ?...损失函数为： ? 虽然与GAN的训练目标类似，但是有几个重要的区别。首先，如果生成器正好生成了正确的令牌，则认为该令牌是真实的而不是假的，我们发现这样可以适度改善下游任务的结果。...模型架构和大多数超参数都与BERT相同。为了进行微调，对于GLUE，模型在ELECTRA上添加了简单的线性分类器。对于SQuAD，模型在ELECTRA上添加了来自XLNet的问答模块。...首先作者认为准确率较低的主要原因是因为强化学习的样本效率较低。其次，反向训练的生成器会产生一个低熵输出分布，其中大多数集中在一个令牌上，这导致生成器样本中不具备多样性。

71350

资源 | Mask R-CNN神应用：像英剧《黑镜》一样屏蔽人像

被屏蔽者无法解除这种屏蔽，除非死亡。相比之下，朋友圈的屏蔽是不是弱爆了？...本文作者给出了一种自动「屏蔽」人像的脚本（不同于黑镜中的视频屏蔽），底层实现是在 MS COCO 数据集上预训练的 Mask R-CNN，但它不需要 GPU！...此外，它不仅可屏蔽人像，还可以屏蔽包括长颈鹿和汽车在内的多达 80 种不同类型的物体，向黑镜中的黑科技迈出了第一步。 ? 黑镜之《白色圣诞节》中的黑科技：屏蔽。...用法 Person Blocker 可使用以下命令行调用并输出结果： 这个命令如下有一些参数来控制模型的推断效果： -i/--image：指定输入图像的路径与文件。...最后，如果读者想使用或测试该脚本，那么它需要的依赖库与 Mask R-CNN 基本相同： Python 3.4+ TensorFlow 1.3+ Keras 2.0.8+ Numpy, skimage,

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