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在文章《深入理解深度学习——Transformer：编码器（Encoder）部分》、《深入理解深度学习——Transformer：解码器（Decoder）的多头注意力层（Multi-headAttention）》和《深入理解深度学习——Transformer：解码器（Decoder）部分》中我们了解了Transformer架构的各个细节，现在我们把Transformer的各个结构组合起来，如下图所示：

在上图中，$N\times$表示可以堆叠$N$个编码器和解码器。我们可以看到，一旦输入句子（原句），编码器就会学习其特征并将特征发送给解码器，而解码器又会生成输出句（目标句）。

我们可以通过最小化损失函数来训练Transformer网络。我们已经知道，解码器预测的是词汇的概率分布，并选择概率最高的词作为输出。所以，我们需要让预测的概率分布和实际的概率分布之间的差异最小化。要做到这一点，可以将损失函数定义为交叉熵损失函数。我们通过最小化损失函数来训练网络，并使用Adam算法来优化训练过程。另外需要注意，为了防止过拟合，我们可以将Dropout方法应用于每个子层的输出以及嵌入和位置编码的总和。

参考文献：
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