损失函数 共 2 篇文章

BERT的Masked Language Model损失函数与NSP任务
2026-07-07 12:43:03
BERT的Masked Language Model损失函数与NSP任务 理解BERT的核心在于弄懂它预训练时的两个核心任务及其对应的损失函数。这相当于弄清楚模型在学习过程中如何“做题”和“对答案”。 1. 理解并实现 Masked Language Model MLM 任务 MLM是BERT的灵魂
BERT MaskedLanguageModel NSP任务
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梯度下降法的收敛性分析及步长选择策略
2026-06-29 08:44:07
梯度下降法的收敛性分析及步长选择策略 梯度下降法的核心目标是通过迭代找到损失函数的最小值点。迭代能否成功,关键在于收敛,即参数是否能稳定地逼近最优解。步长是控制每一步更新幅度的关键旋钮,选错步长会导致算法震荡、发散甚至完全失效。 1. 理解梯度下降法的基本更新公式 掌握梯度下降法的单步更新规则是分析
梯度下降法 收敛性分析 步长选择
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