728x90 dropout1 [논문리뷰] R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks (with Python) AI4Code 캐글 대회에서 R-Drop 방법을 사용해 막판에 성능을 끌어올릴 수 있었다. 따라서 오늘은 R-Drop 논문에 대해 리뷰해보고자 한다. 논문 링크 https://arxiv.org/pdf/2106.14448.pdf 다양한 정규화 기술들은 딥러닝 모델의 과적합을 방지한다. 그 중, Dropout은 네트워크 아키텍쳐와 작업 유형에 관계없이 가장 일반적으로 사용되는 기술 중 하나이다. Dropout은 훈련 중 신경망에 숨겨진 Unit의 일정 비율을 떨어뜨리는 것으로 구현된다. 논문 저자는 이런 Dropout의 무작위성을 활용하도록 설계된 간단하지만 강력한 정규화 기법인 R-Drop을 소개한다. 소개된 정규화 기법은 Vanila Transformer 모델을 사용하여 WMT14 번역 데이터 셋에서 S.. 2022. 12. 5. 이전 1 다음 728x90
