transformer对样本加权

Transformer模型在机器翻译中是通过加权机制对样本进行处理的。具体来说，Transformer网络中的自注意力机制允许每个位置的编码器输出向量可以关注输入序列的不同位置，并且可以对不同位置的信息赋予不同的权重。这就意味着，Transformer模型对输入序列中的每个词都有不同的关注程度，从而能够更好地捕捉到输入序列中的重要信息。

通过自注意力机制，Transformer模型可以对输入序列中的每个词进行加权处理，使得模型能够更加灵活地学习到每个词的重要性。这种加权处理对于机器翻译任务尤为重要，因为不同的词在句子中的重要性是不同的，有些词对于翻译结果的质量影响更大。通过加权机制，Transformer模型可以更好地处理这种差异，从而提高翻译质量。