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实体 Attention Residual Learning for Skin Lesion Classification

Attention Residual Learning for Skin Lesion Classification

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  1. TOOL · CL_351578 ·

    新的“onóna”技术提高了 Transformer 语言模型的表达能力

    研究人员推出了一种名为“onóna”的新型 Transformer 语言模型双表参数化技术，该技术在保持输入输出权重共享的同时，增强了输出的表达能力。该方法通过平均两个嵌入表并将它们的 softmax 分布与 token 条件门结合起来，在各种架构和规模上都显示出验证损失和困惑度的改进。评估表明，onóna 在 12 次比较中有 11 次降低了损失，在 12 次比较中有 10 次提高了下游任务的准确性，并且参数成本略有增加。