Torch에서 훈련 시간에 사전 훈련 된 임베딩을 어떻게 수정할 수 있습니까?

토머 레빈 보임

사전 훈련 된 단어 임베딩에 대해 RNN을 훈련 시키려고합니다. 이러한 사전 학습 된 임베딩이 행렬 E에 유지되어 LookupTable을 초기화하는 데 사용할 수 있다고 가정합니다.

lookupTable = nn.LookupTable(n_words, d)
lookupTable.weight = E

훈련 중에 이러한 임베딩을 고정 상태로 유지하도록 모델을 강제 할 수있는 방법은 무엇입니까?

Fafhrd

아마도 두 가지 가능성이 있습니다.

  1. 이 레이어의 가중치가 각 미니 배치 반복에서 1로 유지되도록합니다.

  2. 가중치가 업데이트되지 않도록 nn.LookupTable을 확장하고 updateOutput을 재정 의하여 사용자 고유의 조회 테이블을 구현하십시오.

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