深度学习中的一些定义

将输出误差反向传播给网络参数，以此来拟合样本的输出。本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来控制，这个参数就是学习率(Learning rate)，也称为步长。

• <UNK>: 低频词或未在词表中的词
• <PAD>: 补全字符

什么是深度学习里的Embedding？

这个概念在深度学习领域最原初的切入点是所谓的Manifold Hypothesis（流形假设）。流形假设是指“自然的原始数据是低维的流形嵌入于(embedded in)原始数据所在的高维空间”。那么，深度学习的任务就是把高维原始数据（图像，句子）映射到低维流形，使得高维的原始数据被映射到低维流形之后变得可分，而这个映射就叫嵌入(Embedding)。比如Word Embedding，就是把单词组成的句子映射到一个表征向量。

什么是Dropout？

• Dropout可以比较有效的缓解过拟合的发生，在一定程度上达到正则化的效果。
• Dropout可以作为训练深度神经网络的一种trick供选择。在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器(让一半的隐层节点值为0)，可以明显地减少过拟合现象。这种方式可以减少特征检测器(隐层节点)间的相互作用，检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用。
• Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征。代码层面实现让某个神经元以概率p停止工作，其实就是让它的激活函数值以概率p变为0。比如我们某一层网络神经元的个数为1000个，其激活函数输出值为y1、y2、y3、......、y1000，我们dropout比率选择0.4，那么这一层神经元经过dropout后，1000个神经元中会有大约400个的值被置为0。

torch.reshape()

变换张量tensor的形状。

示例：

>>> c=torch.randn((2,5))
>>> print(c)
tensor([[ 1.0559, -0.3533,  0.5194,  0.9526, -0.2483],
        [-0.1293,  0.4809, -0.5268, -0.3673,  0.0666]])
>>> d=torch.reshape(c,(5,2))
>>> print(d)
tensor([[ 1.0559, -0.3533],
        [ 0.5194,  0.9526],
        [-0.2483, -0.1293],
        [ 0.4809, -0.5268],
        [-0.3673,  0.0666]])

NLP常用标识符

• UNK：低频词或未在词表中的词
• PAD：补全字符
• GO/SOS：句子起始标识符
• EOS：句子结束标识符
• SEP：两个句子之间的分隔符
• MASK：填充被掩盖掉的字符

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