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哈达玛积最新视觉报道_哈达玛积的意义(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

哈达玛积

结合梯度、特征和注意力的大模型解析动机（motivation）：解释Transformer模型的方法主要基于自注意力分数或梯度。然而，这些方法存在以下缺点：只考虑自注意力分数，忽略了特征的属性。例如，QK相乘得到注意力分数，而V是特征时，V的大小（如范数）也会影响最终输出。只关注QKV的注意力，忽略了残差结构。基于梯度的方法忽略了不同输出token之间的交互。实现方法：考虑梯度：类似GradCAM，计算输出某个token对中间层输出的梯度。考虑特征：将梯度信息与特征进行哈达玛积（矩阵按位相乘）。考虑注意力分数：最后与注意力分数相乘。实验效果：选取了encoder架构的模型，以及情感分类任务的数据集、问答数据集和段落蕴含关系数据集进行评测，效果超过了只基于梯度和注意力的方法。生僻单词： duly：合适的 Rollout：首次展示；[航] 滑跑 shortcut：道路，便捷小道 herein：于此，在此 fidelity：忠实度

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