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structure是什么意思>pant什么意思luo是什么意思图
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为什么会强这么多呢?这是个好问题
可能是,增强嘛,⽆⾮对输⼊的原始词做改变,⽆论是删除,替换,回译等等吧,毕竟是源头上,离最后的输出太远了。⽽ Dropout基本上是最后的阶段,⼲掉⼀些神经元,可能效果更直接⼀些。
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正例就是⼈⼯标注的相关的,负例就是batch中其他的负样本。
manhub com损失函数:
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如下图:
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Two dogs are running. 和 There are animals outdoors. 是⼈⼯标注的相关的两句话,所以是正例,⽤实线连接的。
amico其他的都是负例,⽤虚线连接的。同⼀个batch的中的。
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我也爱你英文总结
整篇论⽂,我觉的两个亮点:
1.考虑到了拉⼤当前样本和不相关样本的距离,uniformity。 ⽽原始的Bert仅仅考虑了相似样本越相似越好,不会考虑不同的样本间的距离增⼤,也就是Alignment。
2. Dropout在Encoder内部⼲预,要⽐源头增强更好,更直接。