masked generative distillation

"masking generative distillation"是一种机器学习技术，它通过遮盖训练数据中的某些部分，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。具体而言，这种技术将神经网络中的一些节点随机设为0，以表示该节点的输入被屏蔽了。这样可以使模型更好地学习到数据的共性，而不会过度拟合某些具体的细节。

相关问题

masked transformer

Masked Transformer是一种Transformer模型的变体，它在训练过程中使用了掩码技术，以便模型能够预测序列中缺失的部分。在自然语言处理任务中，掩码技术通常用于语言建模和文本生成任务中。

在Masked Transformer中，输入序列中的一些标记被随机选择并替换为特殊的掩码标记。模型的目标是预测这些掩码标记的正确值。这种技术被称为掩码语言建模（Masked Language Modeling，MLM）。

与传统的Transformer模型相比，Masked Transformer需要更多的训练时间和计算资源，因为它需要预测掩码标记的值。但是，它可以更好地处理输入序列中的缺失数据，并且在某些任务上表现更好。

transformer masked

引用中提到，在Transformer的Decoder中，使用了Masked Multi-Head Attention。这意味着在Decoder的Self-Attention过程中，每个位置只能注意到它之前的位置，而不能注意到它之后的位置。这是通过在输入中引入一个下三角的掩码矩阵来实现的，矩阵中的无效位置被置为0，有效位置被置为1。这样可以确保Decoder在生成每个位置的输出时只能依赖于之前的位置的信息。

引用中提到，在计算输入的Self-Attention时，也需要进行掩码处理以忽略填充的位置。这是通过计算输入向量之间的相似性来实现的，然后根据相似度得到掩码矩阵。具体做法是将一个向量乘以它的转置，然后取反，得到的矩阵中值为0的位置表示无效的位置。这样可以确保在计算输入的Self-Attention时，只考虑有效的位置之间的关系。

综上所述，Transformer中的Masked Multi-Head Attention用于在Decoder中限制每个位置只注意到之前的位置，而忽略之后的位置。同时，在计算输入的Self-Attention时，也需要进行掩码处理以忽略填充的位置，确保只考虑有效位置之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>