Scheduled Sampling在Transformer模型中,怎么用于时间处理
时间: 2024-02-16 09:01:02 浏览: 24
Scheduled Sampling是一种用于解决序列生成中“替代采样”问题的技术,可以用于Transformer模型中的时间处理。
在Transformer模型中,时间序列通常被表示为一个序列的嵌入,这些嵌入被输入到Transformer的编码器中。为了预测时间序列的下一个值,通常使用自回归模型,即在每个时间步骤中,模型输出一个预测值,并将其作为下一个时间步骤的输入。
然而,当模型在生成序列时,它通常会产生一些错误,导致生成的序列与目标序列不同。这可能会导致模型进一步偏离目标序列,因为它会在后续时间步骤中基于错误的输出进行预测。
为了解决这个问题,可以使用Scheduled Sampling技术,它可以在训练过程中,随机采样模型输出序列中的某些值,并将其替换为目标序列中的值。这样,模型就可以学习如何处理错误的输出,并逐渐适应真实的目标序列。
在Transformer模型中,Scheduled Sampling可以通过在训练过程中,在每个时间步骤上随机采样模型输出序列中的某些值,并将其替换为目标序列中的值来实现。这样,模型就可以学习如何处理错误的输出,并逐渐适应真实的目标序列。
相关问题
scheduled sampling
Scheduled Sampling是一种用于训练序列生成模型的策略,旨在缓解曝光偏差(Exposure Bias)问题。在Scheduled Sampling中,模型在每个时间步骤都有一定的概率选择使用真实目标序列中的单词作为输入,而不是使用前一个时间步骤生成的单词。这样可以使模型更好地适应真实数据分布,减少曝光偏差问题。
在yml中@Scheduled执行时间
在yml文件中,可以通过配置cron表达式来设置@Scheduled注解的执行时间。cron表达式是一个字符串,用于指定定时任务的执行时间规则。它由6个字段组成,分别表示秒、分、小时、日期、月份和星期几。每个字段都可以使用特定的符号来表示时间范围或间隔。
以下是一个示例的yml配置文件,演示了如何设置@Scheduled注解的执行时间:
```yaml
spring:
task:
scheduling:
cron: "0/5 * * * * ?"
```
上述配置表示每隔5秒执行一次定时任务。
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