Изменения

Суть данного обучения подхода состоит в том, что маскируются наборы признаков для некоторых из $T$ интервалов, и путем минимизации функции потерь модель на основе $N$ Конформеров учится подбирать наиболее похожий вектор, характеризующий признаки замаскированных участков. При этом модуль линейного слоя позволяет получить целевые вектора для замаскированных данных и, следовательно, таким образом получется, что модель обучается на размеченных данных.