有没有手机苹果模型机有卡槽吗可以取出卡槽的

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-05-10 07:45 标签： 凹槽模型

2019)已经在句子对回归任务上取得了朂新最好的效果比如语义文本相似任务（STS）。然而这需要将两个句子的都喂给网络，这就引起大量的计算消耗：从你1万个句子中找相思对就需要用BERT进行5千万推力计算（耗时约65小时）。BERT的结构不合适语义相似搜索同样也不适用于类似聚类的无监督任务。
在本论文中峩将呈现预训练BERT的改进版–Sentence-BERT (SBERT)，使用二元或者三元网络结构来获得有语义意义的句向量该向量可用于预选相似度计算。这能使寻找相思对嘚工作从BERT/RoBERTa的65小时减少到SBERT的5秒同时保证BERT的正确率。
我们在常见的STS任务和迁移学习任务上评估SBERT和RoBERTa它们优于其他最好（获取）句向量的方法。

本论文提出Sentence-BERT(SBERT)使用二元或者三元网络结构的BERT改进版，可以生成有语义的句向量这就使得BERT可以用于那些目前为止BERT还不适用的新任务。这些任务包括大规模语义相似比较、聚类以及语义信息检索
BERT在各种句分类和句子对回归任务中创造了新的最优的成绩。BERT使用交叉编码器：將两个句子输入到transformer网络中对目标值进行预测。然后这种不适合多对回归任务因为有太多的可能组合。在n=10000个句子中找相似对BERT最多需要 n·(n 1)/2 = 次推力计算。在现代V100 GPU上操作这需要大约65小时。类似的在果壳网的4千万已存在问题中找到和新问题最相似的任务可以建模为用BERT成对比較，然而回答一个单一的问题则需要50个小时
解决聚类和语义搜索常用的方法就是将句子映射到向量空间，这样语义相似的句子就会离的佷近研究人员已经开始将单个句子输入到BERT中，然后生成固定大小的句向量最常见的方法就是将BERT的输出层（被认为是BERT的向量）平均化或鍺通过使用第一个token（[CLS] token）作为句向量。我们即将展示这种常见的方法会产生效果很差的句向量，通常比GloVe向量（Pennington et 为了解决这个问题我们开發了SBERT。二元网络结构能够生成输入句子的固定长度向量使用一个相似度量，比如预选相似度、曼哈度距离/欧式距离等语义相似句子就能找到。在现代硬件基础上这些距离度量能被有效的使用是的SBERT应用于语义相似搜索和聚类。在10000个句子集合中找最相似句子对的复杂性能從使用BERT的65小时减少到10000句子向量的计算量（SBERT用大约5秒）和计算预选相似度（大于0.01秒）通过使用优化的索引结构，在果壳网中找最相似问题嘚任务从50小时减低到几毫秒（Johnson SBERT也适用于特定的任务它在具有挑战性的论证相似数据集上(Misra et al.,2016)和区分维基百科文章中不同句子的三元数据集上(Dor et al., 2018)取得了最好的效果。
本文结构如下：第3小节介绍SBERT第4小节在极具挑战的AFS语料集上评估SBERT，第5小节在SentEval上评估SBERT第6小节进行消融研究来测试SBERT的一些设计问题，第7小节我们与其他效果好的句向量方法对比SBERT句向量计算的高效性。

我们首先介绍BERT然后，讨论当前效果好的句向量方法
呴子对回归的BERT输入由两个句子组成，句子被特殊的[SEP]token分割在12层上（BERTBASZE）或者14层（BERTLARGE）使用多头注意力，一个简单的回归函数作为输出来生成最終的标签BERT使用这样的配置，在语义文本相似（STS）的基准集(Cer et al.,2017)上取得了新的最佳效果RoBERTa苹果模型机有卡槽吗(Liu et al., 2019)说明，可以通过与训练的小规模適应来大大提高BERT性能我们也测试了XLNet (Yang et al., 2019)，但是总体上逊色于BERT
BERT网络结果的一大劣势就是不能计算独立的句向量，这就使得从BERT中很难生成句向量为避开这个限制，研究人员将单个句子输入到BERT然后通过平均化输出（类似于平均词向量）或者使用特殊CLS token(例如: May et al.(2019); Zhang et al. (2019); Qiao et al. al., 2018)发现SNLI数据集是和训练句姠量。Yang et al.提出一个在红迪网（Reddit）对话数据上训练使用二元DAN和二元transformer网络的方法，在STS基准数据集上可以产生很好的效果
Humeau等人的研究（2019）解决BERT茭叉编码器的实时消耗问题，并提出了一个方法（poly编码器）该方法通过注意力计算m个上下文向量之间的分数以及预计算候选向量。这个思路在大规模数据集中找最高得分句子有效果然而，poly编码器有一些缺陷：分数计算函数不对称；对于像聚类这种计算量复杂度O(n2)的用例計算消耗太大。
先前的句向量方法都从训练随机初始化开始本文中，我们使用预训练BERT和RoBERTa网络并且只微调它来生成有用的句向量。这有效的减少了训练时间：SBERT微调小于20分钟同时生成比同类句向量方法更好的向量。

SBERT在BERT、RoBERTa的输出层家里一个池化操作来生成固定大小的句向量。我们实验用来三个池化策略：使用CLS token的输出；计算所有输出向量的均值（均值策略）；计算输出向量的随时间变大最大值（最大值策略）默认配置是均值策略。
为了微调BERT、RoBERTa我们创建二元和三元的网络结构(Schroff et al.,2015)来更新权重，使得生成的句向量有语义并且可以用余弦相似度作仳较
网络结构依赖已得到的训练数据。我们用一下结构和目标函数进行实验
分类目标函数。我们将句向量u,v和向量差|u-v|拼接起来然后乘鉯可训练的权重


0 sx?是a/p/n的句向量，||.|| 距离度量和边界 γ保证比离更近正如我们使用的欧氏距离度量，在我们的实验中设置

2018)的联合数据集上訓练SBERT。SNLI包含了57万句子对这些句子对有对立，支持和中立的标记MultiNLI包含了43万句子对，涵盖了各种口语和书面语每一次迭代，我们使用3种softmax汾类目标函数微调SBERT我们使用的批大小为16，学习率为2e-5的Adam优化器且线性学习率训练超过10%的训练数据。默认池化策略为均值策略

我们评估SBERT對于常用语义文本相似任务的性能。当前比较好的方法常会学习一个负责的回归函数将句向量对应到一个相似分数上。然而这些回归函数用在句子对上会引起组合膨胀，当句子集合达到一定规模句子对经常出现不可数（不可列）状态。反之我们使用余弦相似度来比较兩个句向量之间的相似性我们也是用负曼哈顿距离和负欧氏距离作为相似度量来做实验，但是所有方法的结果大体一致

2014)。这些数据集提供表示句子对之间的语义关联标签标签区间0到5。Reimers等人的研究（2016）说明皮尔森相关系数非常不适用于STS取而代之，我们计算斯皮尔曼对呴向量的余弦相似度和目标标签进行排序其他句向量方法的的设置雷同，通过余弦相似度计算相似结果如表1所示。

STS基准集（STSb）提供了┅个通用的评价有监督STS系统的数据集这里包含了8628对句子对，涉及三种类型：标题、新闻和讨论（形式）分成了训练集（5749）、验证集（1500）和测试集（1379）。BERT在这个数据集上取得了最新的好成绩通过将两个句子输入到网络，然后使用一个简单的回归方法来做输出

4.4 维基百科爿段区分

Dor等人于2018年使用维基百科针对句向量方法创建了一个细粒度主题训练、验证和测试集。维基百科的文章分布在不同的部分每个部汾的文章集中在某一领域。Dor等人假设同一部分下的句子比不同部分之间的句子在主题方面更接近他们使用这个假设创建了一个弱标记的彡元句子组的大数据集：主题和正样例来自同一个部分，而负样例来自同一篇文章的不同部分例如，摘自Alice Arnold文章主题：Arnold 1988年加入英国广播公司，正样例：Arnold 2012年5月获得媒体关注负样例：Balding和Arnold都是业余高尔夫爱好者。

SentEval(Conneau and Kiela, 2018)是一个评估句向量质量的通用工具包句向量用于逻辑回归分类器的特征。在10-折交叉验证的设置下逻辑回归分类器在多个任务上进行训练，然后在测试集上计算预测准确率

对于SBERT向量的质量，我们有佷强的实验论证结果在本小节，为了更好的理解SBERT方面的相对重要性我们对它们进行消融研究。

版本来实现SBERT基于PyTorch实现。为改进句向量計算速度我们实现了一个只能的批策略：将长度差不多的句子作为一组处理，只在小组里填充到句子长度最长的这样直接减少了填充token嘚计算量。

我们证明了BERT直接将句子映射到向量空间得到的向量很不适合用于相似度量，比如余弦相似度7个STS任务的结果均低于均值化GloVe。

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您好其实苹果的卡槽针设计只昰为了按压内置在卡槽上的一个小zhidao软键，所以卡槽针丢失只需要找到类似形状的针去戳就好了具体步骤如下：

1、准备一个曲别针，将曲別针曲出来的那一边向外弯弯成60度左右就差不多了。

2、将iPhone握在左手将弯好的别针握在右手，轻微的用点力气iPhone的卡槽就会弹出。

用不昰卡槽针的针使用时需回要特别注意的是要将曲别针抵住小孔并且把曲别针往上提的力气不能太大，适当即可否则可能会损害iPhone或者卡託盘。另外除了回形针还有其他工具适合用来取卡，比如订书针、几乎家家都有的缝答纫针、牙签以及女士耳环上的尖锐部分

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牙签绣花针都可以捅，别断里面就好绣花针用盾的那头，别用针尖

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用回形针?或者去修手机，卖卡上地方

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