Transformer注意力机制的正则化技术解读

Transformer注意力机制的正则化技术解读

1.背景介绍

1.1 注意力机制的兴起

在深度学习的发展历程中,注意力机制(Attention Mechanism)被公认为是一个里程碑式的创新。传统的序列模型如RNN(循环神经网络)在处理长序列时存在梯度消失、计算效率低下等问题。2017年,Transformer模型的提出成功解决了这些困难,并在机器翻译、语音识别、自然语言处理等领域取得了卓越的成绩。

1.2 Transformer模型概述

Transformer是第一个完全基于注意力机制的序列模型,不再依赖RNN或CNN的结构。它通过自注意力(Self-Attention)机制捕捉输入序列中任意两个位置的关系,从而有效地建模长期依赖关系。与RNN相比,Transformer具有并行计算的优势,大大提高了训练效率。

1.3 正则化的重要性

虽然Transformer取得了巨大成功,但也面临过拟合、优化不稳定等挑战。为了提高模型的泛化能力和稳定性,研究人员提出了多种正则化技术,这些技术对Transformer注意力机制的性能提升起到了关键作用。

2.核心概念与联系

2.1 注意力机制

注意力机制的核心思想是允许模型在编码输入序列时,对不同位置的输入元素赋予不同的权重,从而聚焦于对当前预测目标更加重要的