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TeaForN:让Teacher Forcing更有远见一些

,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...Forcing,这里做一个简单的回顾。...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...Student Forcing通常需要用Gumbel Softmax或强化学习来回传梯度,它们的训练都面临着严重的不稳定性,一般都要用Teacher Forcing预训练后才能用Student Forcing...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?

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    ACL2019最佳论文冯洋:Teacher Forcing亟待解决 ,通用预训练模型并非万能

    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。

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    神经机器翻译的混合交叉熵损失函数 | ICML 2021

    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...//proceedings.mlr.press/v139/li21n.html 代码:https://github.com/haorannlp/mix 1 背景 本节简单介绍一下 Teacher Forcing...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)...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。

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    排序、搜索、 动态规划,DeepMind用一个神经算法学习器给解决了

    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。

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    吴恩达高徒语音专家Awni Hannun:序列模型Attention Model中的问题与挑战

    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。

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    基于attention的seq2seq机器翻译实践详解

    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。 ?

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    使用seq2seq架构实现英译法

    介绍 Teacher Forcing是一种在训练序列生成模型,特别是循环神经网络(RNN)和序列到序列(seq2seq)模型时常用的技术。...teacher_forcing的作用 加速模型收敛与稳定训练:通过使用真实的历史数据作为解码器的输入,Teacher Forcing技术可以加速模型的收敛速度,并使得训练过程更加稳定,因为它避免了因模型早期预测错误而导致的累积误差...矫正预测并避免误差放大:Teacher Forcing在训练时能够矫正模型的预测,防止在序列生成过程中误差的进一步放大,从而提高了模型的预测准确性。...# 设置teacher_forcing比率为0.5 teacher_forcing_ratio = 0.5 def train(input_tensor, target_tensor, encoder...= True if random.random() < teacher_forcing_ratio else False if use_teacher_forcing:

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