Seq2Seq中Exposure Bias现象的浅析与对策
在Decoder Input里替换输入,相当于就是破坏了Teacher-forcing,要求对Decoder-input鲁棒
突破瓶颈,打造更强大的Transformer
Transformer表达能力的重点在于KeySize,有效的增大KeySize
如何应对Seq2Seq中的“根本停不下来”问题?
停不下来可能是因为采样空间里的eos的概率太小了,用一些手段来保证模型会采样到eos可以缓解这个问题
Seq2Seq中Exposure Bias现象的浅析与对策
在Decoder Input里替换输入,相当于就是破坏了Teacher-forcing,要求对Decoder-input鲁棒
突破瓶颈,打造更强大的Transformer
Transformer表达能力的重点在于KeySize,有效的增大KeySize
如何应对Seq2Seq中的“根本停不下来”问题?
停不下来可能是因为采样空间里的eos的概率太小了,用一些手段来保证模型会采样到eos可以缓解这个问题
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