transformer分类器

Transformer分类器是一种使用Transformer模型进行分类任务的机器学习模型。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够在文本数据中进行序列建模。Transformer分类器将输入的文本序列经过Transformer模型的编码器（encoder）进行编码，得到一个表示输入序列的向量。然后，该向量会经过一些全连接层（fully connected layer）和softmax层，最终输出每个类别的概率分布。在训练过程中，使用交叉熵损失函数来优化模型，使得模型能够更好地对输入数据进行分类。Transformer分类器广泛应用于自然语言处理、图像分类、语音识别等领域。