深度学习一点通： 池化操作在transformder 模型中指什么？

在 transformer 的上下文中，池化是指将 transformer 层的输出汇总为固定大小的向量的过程，通常用于分类等下游任务。

在 Transformer 架构中，输入序列由一系列自注意力层和前馈层处理。每一层都产生一系列输出向量，这些向量以更高级别的表示形式对输入序列进行编码。池化涉及从这些层中的一个或多个中获取输出向量并将它们聚合成一个向量。

Transformer 架构中使用了不同类型的池化机制，包括：

• Max Pooling：选择输出向量序列中的最大值作为摘要表示。

• 均值池化：其中输出向量的平均值作为摘要表示。

• Last Hidden State：其中转换器的最终输出向量用作摘要表示。

• Self-Attention Pooling：计算输出向量的加权和，权重由学习的注意力机制确定。

总的来说，池化是 transformer 架构的重要组成部分，因为它允许提取输入序列的固定大小表示，可用于各种下游任务。

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