Transformer分类

Transformer分类是指使用Transformer模型进行文本分类的任务。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了很大的成功。Transformer模型通过多层的自注意力机制和前馈神经网络构成，能够有效地捕捉输入序列中的上下文信息。

在进行文本分类任务时，可以将输入的文本序列经过Tokenization转化为一系列的词向量表示，然后通过将词向量输入Transformer模型进行预测。通常情况下，可以在Transformer模型的输出上接一个全连接层和softmax函数，将输出映射到分类标签上。

训练Transformer分类模型时，可以使用监督学习的方法，通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数。在训练过程中，可以使用梯度下降算法更新模型参数，并根据验证集上的性能进行调参。

总而言之，Transformer分类是一种利用Transformer模型进行文本分类任务的方法，它能够有效地捕捉文本序列中的上下文信息，并在各种文本分类任务中取得优秀的性能。