本文主要是介绍Transformer - Teacher Forcing，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Transformer - Teacher Forcing
flyfish
在训练过程中，将目标序列输入给解码器的方法称为（Teacher Forcing）。这个术语又代表什么意思呢？
这里的目标序列就是Ground Truth，也就是我们已知的正确答案
一句话就是我们将一个token送入解码器。在训练中，虽然解码器可能在前一步产生错误的token，但在下一步我们仍然将正确的token输入解码器。
在训练阶段，原本也可以采用与推理阶段相同的策略。换句话说，让Transformer以循环方式进行运作，取出输出序列中的最后一个词，将其追加到解码器的输入中，然后在下一次迭代时送入解码器。最终，当模型预测出结束符（end-of-sentence token）时，损失函数会比较生成的输出序列和目标序列，以便训练网络。
然而，这种循环方式不仅会导致训练过程显著变慢，而且也会使模型的训练更加困难。模型必须基于可能错误预测的第一个词去预测第二个词，如此往复，错误可能会不断累积放大。
相反，通过将目标序列喂给解码器，就如同教师给予提示一样，即便模型预测的第一个词出现错误，也能利用正确的第一个词来预测第二个词，从而避免这些错误不断累积。
解码器是以偏移一个单位的正确标签（shifted right）作为输入,而不是使用预测值，因为预测值可能对，也可能错。
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