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。

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transformer教师强制 teacher foceing

"Transformer教师强制"这个表述似乎不是一个标准术语，可能是对Transformer模型的一种特定训练策略或者是某次实验的名称。通常，在Transformer架构中，我们提到的是“Teacher Forcing”，它是一种用于序列到序列学习（如机器翻译、语言生成等）的训练技术。在Teacher Forcing中，模型在训练阶段会接收真实的下一个词作为输入，而不是预测出的词，这样可以加速学习过程。然而，随着训练的进行，模型可能会遇到上下文不连贯的问题，因此也有研究探讨如何平衡使用真实标签（teacher forcing）与使用预测结果（Scheduled Sampling）。