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（论文研读）解决transform训练的不稳定性问题 . . .
作者提出，通过研究一个简单的线性预测问题发现，即使Transformer具有很高的表达能力，但其在训练时难以收敛到理想的解，主要是由于其注意力机制（attention）的原因，导致泛化能力较差。
为什么 transformer 会过拟合得这么严重? - 知乎
在测试集上，模型性能可能受到多种因素的影响，如数据标签的不准确、特征选择的不恰当、数据预处理的不一致性，以及训练与测试数据分布的不匹配等问题。
探秘Transformer系列之（5）--- 训练 推理 - 罗西的思考 - 博客园
从零开始解析Transformer，目标是： (1) 解析Transformer如何运作，以及为何如此运作，让新同学可以入门； (2) 力争融入一些比较新的或者有特色的论文或者理念，让老鸟也可以有所收获。
解决Transformer训练困境 | 全新初始化方法让ViT在小数据集 . . .
作者提出了一种新颖的 Transformer 网络初始化策略，该策略可以在小型数据集上实现与CNNs相当的表现，同时保持其结构灵活性。 Transformer 网络在大量数据下在视觉问题上展现出显著的潜力。 然而，当应用于小型数据集时，与更传统的卷积神经网络（CNNs）相比，其性能会变得较差。 CNNs在视觉 Transformer （ViTs）上的优越性能很大程度上可以归因于它们的卷积归纳偏差。 针对在小型数据集上训练视觉 Transformer （ViTs）的缺点，最近的研究采用了在像ImageNet、JFT-300M等更大数据集上的预训练方法。 然而，这种方法存在一个根本性的局限性。
Transformer磨人心智！有没有大佬能帮我看一下为何我训练 . . .
学习率可能设置得不恰当，太高可能导致模型训练不稳定，太低可能导致学习过慢或停滞。 优化器的选择也可能影响训练结果。
【深度学习填坑笔记2】用nn. Transformer训练时出现loss不 . . .
文章讲述了在使用Transformer模型时遇到的训练不收敛问题，原因是位置编码 (PositionalEncoding)的设计通常要求batch_size在第一维度。 作者通过分析发现，输入的维度错误导致位置信息未能正确添加，从而影响模型训练。 解决方案是调整位置编码前的输入维度，确保batch_size在第一维度，然后在位置编码后恢复原顺序。 此外，还提到了src_key_padding_mask的处理方式。
Transformer模型实战训练（带数据集）_transformer实战 . . .
Transformer 模型，总共加起来不到 300 行代码，实际上如果你阅读过 GPT-2 和 BERT 的模型构建代码，你会发现它们也没有多少行，所以模型构建本身其实并不复杂，模型的构建过程就是整个深度神经网络的架构过程，虽然有一点难度，但是没有想象的那么难
拆解 Transformer 落地痛点：AI 产品经理的实战指南
现在有那么多在通用语料上预训练好的基座模型，直接拿来做领域适配通常比从零开始训练效果好得多。 我见过一个医疗NLP产品，基于通用预训练模型做领域微调后，只用了5000条标注数据就达到了不错的效果，而如果从零开始，可能需要10倍以上的数据
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2005-2009
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