transformer padding mask
时间: 2023-11-14 09:10:52 浏览: 56
Transformer中的padding mask是用来处理输入序列中的padding部分的。在输入序列中,有些位置是被padding填充的,这些位置的值是0,但是在计算attention时,这些位置也会被考虑进去,这会影响模型的性能。因此,我们需要使用padding mask来将这些位置的权重设置为0,从而使得模型不会在这些位置上计算attention。
具体来说,padding mask是一个与输入序列相同形状的矩阵,其中padding部分对应的位置为1,非padding部分对应的位置为0。在计算attention时,我们将padding mask与注意力矩阵相乘,从而将padding部分的权重设置为0。
相关问题
transformer中的padding mask
在Transformer模型中,输入序列的长度是不固定的,为了方便计算和统一输入维度,我们通常会在较短的序列后面填充一些特殊的符号,使得所有序列的长度都相同。这个过程就叫做padding。但是,在计算过程中,我们不希望padding部分对结果产生影响,因此需要对padding部分进行mask操作,即忽略padding位置的信息。
padding mask就是一个二维矩阵,它的维度与输入序列的维度相同,其中padding位置的值为1,非padding位置的值为0。在计算过程中,我们可以使用padding mask与输入序列相乘,将padding位置的值置为0,从而达到忽略padding的效果。这样,在计算self-attention时,padding位置的信息就不会对其他位置的输出产生影响,也不会被其他位置的信息所利用。
transformer padding
在 Transformer 模型中,由于输入序列的长度不一定相同,需要对输入序列进行 padding 操作,使得所有输入序列的长度相同。padding 的操作是在序列的末尾添加特殊的填充符号,使得所有序列的长度都等于最长序列的长度。
在 Transformer 模型中,padding 的操作是通过在输入序列的前面添加特殊的 mask 来实现的。这个 mask 被称为 padding mask,它的值为 1 表示该位置是 padding,值为 0 表示该位置是有效的输入。
在计算 Multi-Head Attention 和 Feed Forward 层时,padding mask 的作用是屏蔽 padding 位置的输入,使得模型不会将 padding 位置的信息作为有效信息进行处理。这样做可以避免 padding 对模型的影响,提高模型的准确性和效率。