transformer怎么学习？
2023-06-25 阅读 31
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它通常使用反向传播算法进行学习。具体来说，它使用一种称为“自监督学习”的技术来训练模型，这种技术不需要人工标注的标签数据。在自监督学习中，模型根据输入的文本序列预测序列中的某些部分，然后使用预测结果和真实值之间的误差来更新模型参数。这个过程可以通过最小化损失函数来完成，通常使用随机梯度下降等优化算法来实现。在训练过程中，Transformer模型通过多次迭代来逐步提高预测的准确性，直到达到预定的性能指标。
更新于 2023年06月27日
