Datawhale AI 夏令营 -- Task2：从baseline代码详解入门深度学习
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旧颜如梦
2024-11-03 00:11:49
数据预处理至关重要，涵盖清洗和规范化数据、分词、构建词汇表和词向量、序列截断和填充等步骤。
模型选择上，实践过程中采用了序列到序列的神经网络模型，适用于机器翻译等任务。模型包含三个主要部分：编码器、注意力机制和解码器，以及一个结合编码器与解码器的Seq2Seq类。
编码器（Encoder）使用嵌入层和GRU层将输入句子编码为固定长度的向量表示。输入维度、嵌入维度、隐藏层维度、层数和dropout率由参数决定。编码器输出包括GRU的所有时间步输出和最后一个时间步的隐藏状态。
注意力机制（Attention）通过线性层和权重矩阵计算注意力权重，将解码器的隐藏状态与编码器输出结合。注意力机制输出权重分布，表示输入序列不同部分对当前时间步的重要性。
解码器（Decoder）包含嵌入层、GRU层和全连接层，每个时间步接收前一时间步的输出和编码器上下文向量，生成当前时间步的预测。注意力机制用于加权编码器输出，使解码器能有效利用输入序列的不同部分。
Seq2Seq类将编码器和解码器整合，实现整个序列到序列转换过程。训练时使用teacher forcing技术，加速训练并提升模型性能。模型返回整个输出序列的预测。
模型训练包含初始化优化器和模型，定义损失函数和超参数。关键步骤包括训练和评价函数、翻译和计算BLEU评分、主训练循环，控制训练过程直至验证损失最小，保存最佳模型。
在开发集上进行训练后，对测试集进行翻译，计算BLEU分数评估翻译质量，并将每个句子的翻译结果保存到指定文件中。输出信息确认翻译结果已保存。
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