Stycoo
1. 请问 source/module/attention.py line 114 是否存在错误?final_memory = temp_memory + add_memory (add_memory 这里只是权重) 并没有加上更新量:add 2. 同时模型在给定的参数下 无法复现出在 MultiWoZ的结果 复现: | 论文中: F1: 26.01 | 31.4 BLEU: 13.97 | 12.4 请问是 有另外的超参数配置吗?
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1. 请问 source/module/attention.py line 114 是否存在错误?final_memory = temp_memory + add_memory (add_memory 这里只是权重) 并没有加上更新量:add 2. 同时模型在给定的参数下 无法复现出在 MultiWoZ的结果 复现: | 论文中: F1: 26.01 | 31.4 BLEU: 13.97 | 12.4 请问是 有另外的超参数配置吗?
Hi 你好,感谢对这个工作的关注! 1. Line 112-114对应于paper中Eq. (6) 的计算,故这里add并非最终的更新量,只是hidden state $\tilde{\mathbf{s}}_{t}$ 经过线性变换后的表示,而它再经过sigmoid函数变换后并乘以attention weights才是最终的更新量,即add_memory. 2. 由于sh运行脚本是2年前写的,当时开源代码的时候给出的默认参数比较少, 在此表示歉意。对于你提出的复现MultiWoz数据集出现F1和BLEU分值不太符合论文的情况,建议你训练的时候适当增大batch_size, 生成的时候适当减小beam_size.
> Hi 你好,感谢对这个工作的关注! > > 1. Line 112-114对应于paper中Eq. (6) 的计算,故这里add并非最终的更新量,只是hidden state s~t 经过线性变换后的表示,而它再经过sigmoid函数变换后并乘以attention weights才是最终的更新量,即add_memory. > 2. 由于sh运行脚本是2年前写的,当时开源代码的时候给出的默认参数比较少, 在此表示歉意。对于你提出的复现MultiWoz数据集出现F1和BLEU分值不太符合论文的情况,建议你训练的时候适当增大batch_size, 生成的时候适当减小beam_size. 非常感谢你的回复,很抱歉第一个问题还是有些疑问,代码中的最终的add_memory 似乎只是更新权重(attn weight * add_weight),而并没有乘以add
你好,这里可能是代码中变量的命名产生了一些困扰,add_weights本身不是权重的含义,而是add经过f=sigmoid变换后的表示,所以这里不是直接乘以add, 而是乘以 f(add).
> 你好,这里可能是代码中变量的命名产生了一些困扰,add_weights本身不是权重的含义,而是add经过f=sigmoid变换后的表示,所以这里不是直接乘以add, 而是乘以 f(add). 嗯嗯 明白了 谢谢你的回复