，让模型能提前预估到后N个token（而不仅仅是当前要预测的token），其处理思路上颇有可圈可点之处，值得我们学习 Teacher Forcing 文章Teacher Forcing已经概述了什么是Teacher...,y_{t−1}都是已知的，然后让模型只预测y_t，这就是Teacher Forcing。...Teacher Forcing示意图 比如上图中的h_3向量，Teacher Forcing只让它用来预测"阴"，事实上"阴"的预测结果也会影响"晴"、"圆"、"缺"的预测，也就是说h_3...也应该与"晴"、"圆"、"缺"有所关联，而Teacher Forcing没有显式地建立这种关联。...但问题是，缺乏老师的"循循善诱"，学生"碰壁"的几率更加大 往前多看几步 有没有介乎Teacher Forcing与Student Forcing之间的方法呢？
神经机器翻译中的第二个问题来自 Teacher Forcing 方法。这一方法要求模型的生成结果必须和参考句一一对应。尽管这一方法可以强制约束模型的翻译结果，加快收敛，但是缺点显而易见。...冯洋：我认为目前最大的问题是 Teacher Forcing，它要求模型生成的翻译和 Ground Truth 完全对应。首先，这样可能扼杀了翻译的多样性。...但是对于 Teacher Forcing 来说这是必须的，因为 Teacher Forcing 本身要求每一个词都要对应。...所以说，虽然看起来我们干预了句子的生成，但是在 Teacher Forcing 的场景下，这种干预不一定是坏的。 机器之心：为什么说这样的干预不一定是坏的？...在 Teacher Forcing 的场景下，这是一种折中的方法，不能完全说这样的方法是不好的。 机器之心：在研究的过程中您遇到了哪些困难的地方？ 冯洋：研究过程也不是一直顺利的。
, we will often be called to edge over slightly into roles better described by terms such as coach, teacher...We’re suggesting here that knowing and practicing the role of coach, teacher, trainer, or mentor may
teacher forcing 导致的问题 token 预测模型是否会在测试期间无法高精度地预测下一个 token？...作者将这个例子视为其论点的模板，该论点覆盖了 teacher forcing 下的前瞻性问题中的更一般、更困难的问题。...这个论点就是，本文作者认为 teacher-forcing 可能会导致以下问题，尤其是在前瞻性问题中。...问题 1：由于 teacher forcing 产生的「聪明的汉斯」作弊行为 尽管存在着一种机制可以从原始前缀 p 中恢复每个 token r_i，但也可以有多种其他机制可以从 teacher forcing...首先，「聪明的汉斯」作弊方法确实是造成原有 teacher-forcing 模式失败的原因之一。
作者 | 李浩然、陆巍 编辑 | 青暮 本文提出了一个新的损失函数，混合交叉熵损失（Mixed CE），用于替代在机器翻译的两种训练方式（Teacher Forcing和 Scheduled Sampling...Teacher Forcing[1]训练方式指的是当我们在训练一个自回归模型时（比如RNN，LSTM，或者Transformer的decoder部分），我们需要将真实的目标序列（比如我们想要翻译的句子）...通常在Teacher Forcing（TF）这种训练方式下，模型使用的损失函数是CE： image.png 虽然TF训练方式简单，但它会导致exposure bias的问题，即在训练阶段模型使用的输入来自于真实数据分布...4 结论 在本文中我们提出了Mixed CE，用于替换在teacher forcing和scheduled sampling中使用CE损失函数。...实验表明在teacher forcing里，Mixed CE在multi-reference, paraphrased reference set上面的表现总是优于CE。
本文中具体的改进包括但不仅限于： 数据集和训练：移除 teacher forcing。在评估时，模型无法访问数据集中的 hint，只能依靠已有的 hint 进行预测。...在先前的模型中，训练期间提供了概率为 0.5 的 ground-truth hint，在没有 teacher forcing 的情况下，当存在 scalar hints 时，损失倾向于沿轨迹无界增长，从而破坏了训练的稳定性...这项工作整合了几个重要的稳定变化，足以完全消除 teacher forcing 带来的影响，使训练与评估保持一致。...由于 teacher forcing 的存在，排序算法和 Kruskal 算法的性能显著下降。在移除了 teacher forcing 之后，本文还对训练数据进行了扩充，以防止模型过拟合。...如果没有这些 soft hints，排序算法的性能会下降（类似于有 teacher forcing 的情况）。 利用编码器初始化和梯度裁剪提高训练稳定性。
下面来介绍一个teacher_forcing方法以及teacher_forcing_ratio的用途。...teacher_forcing 我们在Decoder预测的时候，都是用到上一次预测的结果，一般情况下，在预测的前几轮都是不正确的，也就是说前面的预测本来就不正确，后面根据前面的结果再预测就是错上加错了。...所以，为了加快模型训练的速度，我们引入teacher_forcing方法。很简单，就是在前几轮不管之前预测的结果，此次要用到的前面的词为真正的target词，代码为： ?...然而，我们有时候并不知道到底前面多少轮用到teacher_forcing，又是从什么时候开始不用的呢？后来我们又提出了teacher_forcing_ratio比率{0-1之间}。...就是有teacher_forcing_ratio的几率我们用到teacher_forcing方法。实现为： ? 更新 这就没什么好讲的了，上代码吧： ? 上面的懂了，评估的也就不用讲了。 ?
推理的差距 序列到序列模型（Sequence-to-sequence models）是通过教师强制（teacher forcing）训练的。...如果没有教师强制（teacher forcing）这些模型，它们的收敛速度要慢得多。 ? 上图表示使用教师强制（teacher forcing）训练模型。...教师强制（teacher forcing）在训练模型和使用它进行推断之间产生不匹配问题。在训练中，我们并不是在推理过程中，而是知道先前的事实（ground-truth）。...正因为如此，在使用教师强迫（teacher forcing）的评估错误率与根据真实数据推理的错误率之间存在很大的差距。...根据推断率进行调整： 当正确推断出输出结果的时候，坑你在教师强制训练损失（teacher forcing）和错误率之间会存在很大的差距。这两个指标之间的相关性可能并不完善。
第一个img元素多了一个onerror错误事件，意思是加载错误时在控制台输出(That‘s an F)
“Teacher Forcing”是将真实目标输出用作每个下一个输入的概念，而不是使用解码器的猜测作为下一个输入。...使用teacher forcing使模型更快地收敛，但是当利用受过训练的网络时，它可能表现出不稳定性。...由于PyTorch的 autograd 为我们提供了自由，我们可以随意选择使用teacher forcing或不使用简单的if语句。将teacher_forcing_ratio调高以使用更多。...= True if random.random() < teacher_forcing_ratio else False if use_teacher_forcing: #...forcing else: # Without teacher forcing: use its own predictions as the next input
forcing。...teacher forcing这个操作方式经常在训练序列任务时被用到，它的含义是在训练一个序列预测模型时，模型的输入是ground truth。...这种训练方式称为teacher forcing。如下图所示： 我们看下面两张图，第一张是没有mask操作时的示例图，第二张是有mask操作时的示例图。...可以看到，按照teacher forcing的训练方式来训练Transformer，如果没有mask操作，模型在预测"我"这个词时，就会利用到"我爱中国"所有文字的信息，这不合理。...不可以，上面说的并行是采用了teacher forcing+mask的操作，在训练时可以并行计算。但是推断时的解码过程同RNN，都是通过auto-regression方式获得结果的。
mask, dtype=loss_.dtype) loss_ *= mask return tf.reduce_mean(loss_) Training 单个Training Step中的Teacher...Forcing方法是将Target Word作为Decoder的每个Time Step的输入。...forcing - feeding the target as the next input for t in range(1, targ.shape[1]): # passing...forcing dec_input = tf.expand_dims(targ[:, t], 1) batch_loss = (loss / int(targ.shape[1]))...Forcing方法，Decoder的每个Time Step的输入是前一个Step的输出，当遇到结束符时翻译过程结束。
接下来，我们又开始研究dynamic teacher forcing的实现。...要实现一个准确的神经网络翻译模型，dynamic teacher forcing是其中的关键，但我们无论是在Keras里还是TensorFlow里，都找不到这个模型的实现。...我们第一次用PyTorch，就用它从头开始在实现了Attention模型和dynamic teacher forcing，只用了几个小时。
原作者：Bane Radulovic 译者： 庄培培 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 Forcing the issue ASM中有部分的命令提供了force选项，它允许管理员不以默认的行为来做某些操作...compatible.asm'='11.2.0.0.0', 'compatible.rdbms'='11.2.0.0.0', 'au_size'='4M', 'cell.smart_scan_capable'='TRUE'; Forcing...Forcing disk group drop 当一个系统管理员或者ASM管理员修复了导致磁盘不可用的故障后（可能是更换了某条故障的线缆），接下来该怎么做能让磁盘恢复online状态？...Forcing disk group dismount 如果磁盘组在使用当中，ASM不允许dismount磁盘组。
具体讲，它被训练把目标序列转化为相同序列，但接下来被一个时间步抵消，这一训练过程在语境中被称为「teacher forcing」。...相同的处理也可被用于训练没有「teacher forcing」的 Seq2Seq 网络，即把解码器的预测再注入到解码器之中。 Keras 实例 让我们用实际的代码演示一下这些想法。...我们的模型使用 teacher forcing。 3. 解码一些语句以检查模型正在工作。 由于训练过程和推理过程（解码语句）相当不同，我们使用了不同的模型，虽然两者具有相同的内在层。...如果我不想使用「teacher forcing」，应该怎么做？...一些案例中可能不能使用 teacher forcing，因为你无法获取完整的目标序列，比如，在线训练非常长的语句，则缓冲完成输入-目标语言对是不可能的。
具体来说，就是训练该层使其能够将目标序列转换成向将来偏移了一个时间步长的同一个序列，这种训练过程被称为“teacher forcing（老师强迫）”。...也可以在没有“teacher forcing”的情况下使用相同的过程来训练Seq2Seq网络，例如，通过将解码器的预测重新注入到解码器中。 一个Keras的例子 下面我们用代码来实现上面那些想法。...模型使用了“teacher forcing”。 解码一些句子以检查模型是否正常工作（即将encoder_input_data中的样本从decoder_target_data转换为相应的样本）。...forcing”训练该怎么办？...在某些案例中，由于无法访问完整的目标序列，可能导致无法使用“teacher forcing”。例如 如果需要对一个很长的序列做在线训练，那么缓冲完整的输入几乎是不可能的。
我们将使用一些巧妙的技巧来帮助融合： 第一个技巧是使用teacher forcing。...然而，teacher forcing可能导致推导中的模型不稳定，因为解码器可能没有足够的机会在训练期间真正地制作自己的输出序列。...4.如果是 teacher forcing 算法：将下一个解码器输入设置为当前目标;如果是 no teacher forcing 算法：将下一个解码器输入设置为当前解码器输出。...forcing` use_teacher_forcing = True if random.random() < teacher_forcing_ratio else False #...6.1 贪婪解码 贪婪解码是我们在不使用 teacher forcing 时在训练期间使用的解码方法。
这个被称为teacher forcing的过程可确保即使在训练的早期阶段（其预测仍为低质量），该模型仍可学习到有价值的信息。...一旦对模型进行了充分的训练并将其用于音频或视频通话后，teacher forcing只会被用于 “预热”第一个样本模型，然后将其自身的输出作为下一步的输入传递回去。 WaveNetEQ结构。...在推理过程中，Google通过teacher forcing用最新的音频来“预热”自回归网络。之后，模型将提供自己的输出作为下一步的输入。来自较长音频部分的MEL频谱图则被用作调节网络的输入。
这类模型通常使用 teacher-forcing 的方法训练，即每一时刻通过给定之前时刻的所有字符以预测下一个时刻的字符。...有如以下原因：（1）局部的关系，如两元字符的组合，往往比长依赖更强烈；（2）Teacher-forcing 每一时刻只考虑对下一个字符的预测，并未显式地让模型学习对其他未来字符的建模和规划。...与传统 seq2seq 的 Teacher-forcing 每一时刻只预测下一个字符不同，ProphetNet 每一时刻将学习去同时预测未来的 N 个字符。如图1所示： ?
包含seq2seq，注意机制，自回归，Teacher-forcing； 问答匹配：提供了简单的 PyTorch 问答匹配实现。
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