Scheduled Sampling在Transformer模型中，怎么用于时间处理

Scheduled Sampling是一种用于解决序列到序列模型中的训练问题的技术。在Transformer模型中，Scheduled Sampling可以用于时间处理，即将预测的时间步作为输入传递给模型，以预测下一个时间步的输出。

具体而言，在Transformer模型中，Scheduled Sampling可以通过以下步骤进行处理：

1. 定义一定的采样比例，例如50%，即预测时有50%的概率使用真实的上一个时间步的值，有50%的概率使用模型预测的值。

2. 在训练时，按照定义的采样比例，随机选择使用真实值或模型预测值作为下一个时间步的输入。

3. 在测试时，始终使用模型预测的值作为下一个时间步的输入。

通过Scheduled Sampling技术，可以有效地解决序列到序列模型中的训练问题，提高模型的性能和稳定性。

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：

spring:
  task:
    scheduling:
      cron: "0/5 * * * * ?"

上述配置表示每隔5秒执行一次定时任务。