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transformer的损失函数

时间: 2023-10-14 22:07:59 浏览: 368

损失函数为Cross entropy的手写数字识别神经网络代码与实现

损失函数为cross entropy ， weights,biases的初始化为改进的初始化 import numpy as np import random class Network2(object): def _init__(self, sizes, cost): self.layernumber = len(sizes) self.sizes = len(sizes) self.defualt_weights() self.cost = cost def defualt_weights(self):

Transformer模型的损失函数通常使用交叉熵损失函数，即将模型预测的概率分布与真实标签的概率分布进行比较，计算它们之间的交叉熵。在Transformer中，由于存在多头注意力机制，因此在计算损失函数时需要对不同头的注意力权重进行加权平均。同时，为了避免模型过拟合，还需要对损失函数进行正则化处理，通常采用L1或L2正则化。

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