transformer掩蔽

Transformer模型中的掩码有两种，分别是Padding Mask和Sequence Mask。Padding Mask用于将输入序列中的填充部分进行掩盖，以防止其对参数更新产生影响。Sequence Mask用于在Decoder的Self-Attention中，将当前位置之后的位置进行掩盖，以保证每个位置只能注意到之前的位置。

相关问题

transformer掩蔽的作用

Transformer中的掩蔽（Masking）作用是用来处理序列中的填充（Padding）部分。在自注意力机制中，Transformer会计算所有位置的注意力权重，包括填充位置。为了避免填充位置对注意力权重的计算产生干扰，我们需要对填充位置进行掩蔽。具体而言，通过在填充位置的对应位置上设置一个很大的负无穷值，这样在计算注意力权重时，填充位置对其他位置的影响就会变得很小，从而保证了模型对真实输入的正确建模。

如何通过自蒸馏掩蔽自动编码器网络(SdAE)提高视觉Transformer模型在图像分类任务中的性能？

自蒸馏掩蔽自动编码器网络(SdAE)是一种创新的自监督学习方法，它通过结合掩蔽图像建模和知识蒸馏技术来提升视觉Transformer模型在图像分类任务中的性能。在SdAE中，‘学生’分支负责重建被掩蔽图像的信息，而‘教师’分支则利用信息瓶颈理论，生成高质量的潜在表示。这样的设计不仅能够减少预训练和下游任务之间的优化不匹配问题，还通过多重掩蔽策略提升了模型的学习效率和泛化能力。

参考资源链接：[SdAE：自蒸馏掩蔽自动编码器网络提升视觉Transformer的表现](https://wenku.csdn.net/doc/5otb1541ag?spm=1055.2569.3001.10343)

为了实现这一目标，推荐参阅《SdAE：自蒸馏掩蔽自动编码器网络提升视觉Transformer的表现》这一资料。资料详细介绍了SdAE网络的工作原理、设计动机以及实现细节，其中包括如何选择合适的掩蔽策略，如何架构‘学生’与‘教师’分支，以及如何训练这些网络以达到最佳性能。通过阅读这份资料，你将能够理解SdAE如何在图像分类任务上达到令人瞩目的成绩，例如在ImageNet-1k分类任务上实现高准确率。

具体到实施步骤，首先需要准备一个预训练好的视觉Transformer作为编码器。接着，构建一个解码器来完成像素级别的重建任务。然后，设置一个教师分支来提供高质量的潜在表示。在整个训练过程中，通过优化学生分支以近似教师分支的输出，实现自蒸馏的效果。最后，通过在ImageNet-1k等标准数据集上进行微调，验证模型的性能。

参考资源链接：[SdAE：自蒸馏掩蔽自动编码器网络提升视觉Transformer的表现](https://wenku.csdn.net/doc/5otb1541ag?spm=1055.2569.3001.10343)