ConvBERT 閱讀筆記

2021-10-25 18:29:28 字數 621 閱讀 2313

convbert: improving bert with span-based dynamic convolution

雖然bert的從全域性產生了注意力map,我們觀察到一些 注意力頭 只需要學到區域性的依賴即可,也就是bert存在冗餘。

於是我們提出 基於區間的動態卷積 來替換 自注意力頭 來 直接建模區域性依賴。

convbert-base模型在glue達到86.4分,比electra-base高0.7分,同時僅用1/4的訓練量。

多頭自注意力提取整體特徵,卷積提取區域性特徵,

我們提出 將卷積結合自注意力 ,以成為混合注意力 來結合兩者的優點,

由於 動態卷積 只能輸入乙個token進行區分,

我們提出了 區間動態卷積,可以輸入乙個區間的token,也就是基於上下文進行區分,

(上圖:)自注意力、動態卷積、區間動態卷積,(lconv 表示輕量級的 depth-wise 卷積)

(上圖:)混合注意力模組

閱讀任務 閱讀筆記 4

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閱讀筆記 2006 01

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25 211(840) 閱讀筆記

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