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论文分享 | EMNLP-21 | 不同Transformer版本的效果(关于激活函数及正则化)
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论文标题:Do Transformer Modifications Transfer Across Implementations and Applications? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2102.11972.pdf Transformer架构是深度学习领域开创性改进的一个例子。目前,Transformer是处理序列数据的首选架构,并开始应用于视觉问题。自从三年前被引入以来,已经提出了许多对Transformer架构的修改。然而作为人们所熟悉BERT、GPT、BART和T5等模型并没有采用这些改进方案。相反,通用做法是使用最初提出的Transformer的略微修改版本。该篇论文的主要目的是试图确定为什么对Transformer提出的大多数修改都没有得到广泛采用。为了回答这个问题,论文重新实现并评估了各种Transformer的变体,并在统一的环境设置中衡量这些变体的效果。本部分着重分析Transformer变体中的激活函数和正则化技术的改变对模型效果的影响。
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