设置两层词嵌入层,一层固定权重一层参与训练有什么作用,优势
时间: 2023-06-23 14:09:07 浏览: 44
设置两层词嵌入层,一层固定权重一层参与训练的主要作用和优势如下:
1. 加强模型的泛化能力:固定权重的词嵌入层可以捕捉到通用的语义信息,而参与训练的词嵌入层可以更好地适应特定的任务和语料库,从而提高模型的泛化能力。
2. 减少过拟合:参与训练的词嵌入层可以根据不同的任务和语料库进行微调,从而降低过拟合的风险。
3. 提高模型的表达能力:参与训练的词嵌入层可以更好地捕捉到单词之间的语义关系,从而提高模型的表达能力。
4. 增加模型的灵活性:固定权重的词嵌入层可以减少模型参数数量,从而提高模型的运行效率。而参与训练的词嵌入层可以根据不同的任务和语料库进行调整,从而增加模型的灵活性。
总之,设置两层词嵌入层,一层固定权重一层参与训练可以提高模型的泛化能力、减少过拟合、提高表达能力、增加灵活性等方面的优势。
相关问题
举一个具体的例子表示nnlm的各层矩阵计算,要求输入三个词
好的,我们可以假设我们的NNLM模型包含以下几层:
1. 输入层:将每个单词表示为一个one-hot编码向量。
2. 投影层:将每个one-hot编码向量映射到一个低维向量表示,通常称为词嵌入(word embedding)向量。
3. 隐藏层:将多个词的词嵌入向量拼接起来,生成一个隐藏层的向量。
4. 输出层:将隐藏层的向量转换为预测下一个单词的概率分布。
假设我们的词汇表中有10个单词,每个单词的词嵌入向量的维度为4。我们想要预测给定三个单词的情况下,下一个单词的概率分布。
首先,我们需要将这三个单词表示为one-hot编码向量。假设这三个单词分别是“apple”、“banana”和“cherry”,那么它们的one-hot编码向量分别是:
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
然后,我们需要将这三个向量传递到投影层进行映射。假设我们的投影层的权重矩阵为(10,4),表示从one-hot编码向量到4维词嵌入向量的映射。那么,投影层的计算可以表示为:
x = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] + [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] + [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
embedding = [x] x W
其中,x是三个单词的one-hot编码向量的和,也就是[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。W是投影层的权重矩阵,形状为(10,4),embedding是一个1x4的向量,表示将三个单词映射到词嵌入空间的结果。
接下来,我们可以将这个词嵌入向量输入到隐藏层中。假设我们的隐藏层包含两个隐藏单元,那么隐藏层的计算可以表示为:
hidden_state = tanh(embedding x W1 + b1)
其中,W1是从词嵌入空间到隐藏层的权重矩阵,形状为(4,2),b1是偏置向量,形状为(1,2)。tanh是双曲正切函数,它将计算结果映射到-1到1之间的范围内。hidden_state是一个1x2的向量,表示隐藏层的状态。
最后,我们可以将隐藏层的向量输入到输出层中进行预测。假设我们的输出层是一个带有softmax激活函数的全连接层,它将隐藏层的向量映射到一个10维向量,表示预测下一个单词的概率分布。那么输出层的计算可以表示为:
output = softmax(hidden_state x W2 + b2)
其中,W2是从隐藏层到输出层的权重矩阵,形状为(2,10),b2是偏置向量,形状为(1,10)。softmax是softmax函数,它将计算结果映射到0到1之间的范围内,并使得所有元素和为1。output是一个1x10的向量,表示预测下一个单词的概率分布。
EmbeddingBag和全连接层
EmbeddingBag是一个PyTorch中的函数,用于将一个序列中的词嵌入向量进行加权平均,得到整个序列的嵌入向量表示。这个函数相比于普通的全连接层,可以更好地处理变长输入序列的情况。
而全连接层是深度学习中常用的一种神经网络层,它将输入数据扁平化成一个一维向量,并将其与权重矩阵相乘,再加上偏置向量得到输出结果。全连接层通常用于分类任务或者特征提取任务中。
需要注意的是,EmbeddingBag和全连接层在处理输入数据时有很大的区别,EmbeddingBag是处理序列型数据的一种有效方式,而全连接层更适合处理扁平型数据。同时,两种层也有不同的应用场景和使用方法,具体需要根据任务需求进行选择。
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