自回归模型的损失函数的shift操作 - CSDN博客
2024年3月8日 · shift这里是对齐了序列长度之后的标签数据与预测logits进行交叉熵损失计算。 由于是自回归模型，因此需要对logits和labels进行shift操作，使得每个位置的预测仅对应下一个位置的真实标签。
图解LLM训练和推理的秘密-1 - 知乎 - 知乎专栏
shift_labels = labels[..., 1:].contiguous() 对应于 logits 的位移，labels向右位移一个位置，这样就把每个token的标签设置为它之后的token，为“预测下一个token”任务做准备。
机器学习-31-Transformer详解以及我的三个疑惑和解答
Multi-head Self-attention (Self-attention的变形 ) 通过增加一种叫做“多头”注意力（“multi-headed” attention）的机制，进一步完善了自注意力层，并在两方面提高了注意力层的性能：. 它扩展了模型专注于不同位置的能力。. 在上面的例子中，虽然每个编码都在z1中有 ...
机器学习中的数据漂移问题 - 哔哩哔哩
2022年8月27日 · 标记漂移（label shift）的检测和应对方法. 依据我们能不能拿到新的标记，label shift 检测的难易程度也是不一样的。如果标记已知，那么问题就和我们刚才提到的特征漂移没什么区别了。
【深度学习】日常笔记14_label shift-CSDN博客
2023年7月24日 · 当我们认为y导致x时，这⾥我们假设标签边缘概率P(y)可以改变，但是类别条件分布P(x | y)在不同的领域之间保持不变，就称为标签偏移（label shift）。例如：预测患者的疾病，我们可能根据症状来判断，即使疾病的相对流⾏率随着时间的推移⽽变化。
长尾分布论文（四）：Improving Calibration for Long-Tailed …
Label smoothing 是另一种正则化技术，它鼓励模型减少过度自信。与交叉熵不同的是，交叉熵在ground truth标签上计算损失，Label smoothing 在标签的soft版本上计算损失。它减轻了过拟合，提高了校准度和可靠性。 3.两阶段方法
Looking Beyond Label Noise: Shifted Label Distribution Matters …
2019年4月19日 · In this paper, we study the problem what limits the performance of DS-trained neural models, conduct thorough analyses, and identify a factor that can influence the performance greatly, shifted label distribution. Specifically, we found this problem commonly exists in real-world DS datasets, and without special handing, typical DS-RE models ...
Overcoming label shift in targeted federated learning
2024年11月6日 · One common violation is label shift, where the label distributions differ across clients or between clients and the target domain, which can significantly degrade model performance. To address this problem, we propose FedPALS, a novel model aggregation scheme that adapts to label shifts by leveraging knowledge of the target label distribution ...
INK-USC/shifted-label-distribution - GitHub
Shifted Label Distribution Matters in Distantly Supervised Relation Extraction. TL;DR: We identify shifted label distribution, an important yet long-overlooked issue in DSRE; introduce a simple yet effective bias adjustment to adapt a trained model along such shift explicitly; release a RE codebase. Table of Contents. Introduction. Example.
shifted-label-distribution/README.md at master - GitHub
Shifted Label Distribution Matters in Distantly Supervised Relation Extraction. TL;DR: We identify shifted label distribution, an important yet long-overlooked issue in DSRE; introduce a simple yet effective bias adjustment to adapt a trained model along such shift explicitly; release a RE codebase. Table of Contents. Introduction. Example.
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