Token-Level Fitting Issues of Seq2seq Models
Sequence-to-sequence (seq2seq) models have been widely used for natural language processing, computer vision, and other deep learning tasks. We find that seq2seq models trained with early-stopping suffer from issues at the token level. In particular, while some tokens in the vocabulary demonstrate o...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2023-06 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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