Comments (3)
您好👋感谢你的代码分享,其中关于 Adaptive-Attention (AA) module,有几点想确认一下。
- 如果没有AA模块,是hidden state直接给出prediction结果吗?
2.将h_t, v_t, k_t三者进行attention的目的,是为了使得相关性大的视觉/语音信号对h_t的贡献更大吗?
3.不知是否理解正确:train的时候对于不同time step的输出要将其concat起来,因为是并行进行的;而test的时候word prediction只是当前time step的结果。
问题1: 是的;
问题2 :是为了以h_t为查询,将视觉信息和语言信息对当前预测的贡献进行量化,并没有加大。
问题3:是的,基于序列模型的decoder(如RNN,transformer),训练和测试都是这种模式。
from rstnet.
您好👋感谢你的代码分享,其中关于 Adaptive-Attention (AA) module,有几点想确认一下。
- 如果没有AA模块,是hidden state直接给出prediction结果吗?
2.将h_t, v_t, k_t三者进行attention的目的,是为了使得相关性大的视觉/语音信号对h_t的贡献更大吗?
3.不知是否理解正确:train的时候对于不同time step的输出要将其concat起来,因为是并行进行的;而test的时候word prediction只是当前time step的结果。问题1: 是的; 问题2 :是为了以h_t为查询,将视觉信息和语言信息对当前预测的贡献进行量化,并没有加大。 问题3:是的,基于序列模型的decoder(如RNN,transformer),训练和测试都是这种模式。
感谢回复。
另外对于第二点,在量化过程中是如何体现/约束visual words 和 non visual word的贡献度? 还是说在训练过程中,随着loss的减小,就会逼近visual words 的贡献度增大& non visual word的贡献度减小?
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您好👋感谢你的代码分享,其中关于 Adaptive-Attention (AA) module,有几点想确认一下。
- 如果没有AA模块,是hidden state直接给出prediction结果吗?
2.将h_t, v_t, k_t三者进行attention的目的,是为了使得相关性大的视觉/语音信号对h_t的贡献更大吗?
3.不知是否理解正确:train的时候对于不同time step的输出要将其concat起来,因为是并行进行的;而test的时候word prediction只是当前time step的结果。问题1: 是的; 问题2 :是为了以h_t为查询,将视觉信息和语言信息对当前预测的贡献进行量化,并没有加大。 问题3:是的,基于序列模型的decoder(如RNN,transformer),训练和测试都是这种模式。
感谢回复。 另外对于第二点,在量化过程中是如何体现/约束visual words 和 non visual word的贡献度? 还是说在训练过程中,随着loss的减小,就会逼近visual words 的贡献度增大& non visual word的贡献度减小?
不是,通过视觉信息、非视觉信息与h_t的关联程度来反映的,并且后接softmax对两类信息的贡献进行归一化。随着训练过程中loss的减小,视觉信息对视觉词预测的贡献增加,非视觉信息对非视觉词预测的贡献增加。
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