GRU-Transformer损失函数的优化

根据提供的引用内容，没有明确提到GRU-Transformer的损失函数优化。但是，Transformer使用的是交叉熵损失函数，可以通过一些方法进行优化，例如标签平滑（Label Smoothing）和Noam学习率衰减（Noam Learning Rate Decay）等。标签平滑是指在准备标签时，不使用绝对的0和1序列，而是使用比如1-ϵ和ϵ/K的值，其中ϵ是一个小的常数，K是类别数。这样可以避免模型过度自信，提高泛化能力。Noam学习率衰减是指在训练初期使用较大的学习率，随着训练的进行，学习率逐渐衰减，以指数的形式进行衰减比较好。这种方法可以加速模型的收敛速度，提高训练效率。