文章名 How to Fine Tune BERT for Text Classification ， ，复旦大学 如何在文本分类中微调BERT模型 摘要：预训练语言模型已经被证明在学习通用语言表示方面有显著效果，作为一种最先进的预训练语言模型，BERT在多项理解任务中取得了惊人的成果。在本文中，作者针对文本分类任务的BERT微调方法，给出了微调模式的一般解决方案。最后，提出的解决方案在 个广泛研 ...
2020-02-08 13:47 0 1896 推荐指数：
paper name:How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 如何在文本分类任务上fine-tune Bert 1、介绍 作者介绍了一下各种可用于文本分类的方法，比如word2vec、GloVe、sentence ...
在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调？这里已VGG16为例进行讲解，下面贴出VGGNet结构示意图。 上面圈出来的是 ...
（Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构（如修改样本类别输出个数），选择性载入预训练网络模型 ...
（Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构（如修改样本类别输出个数），选择性载入预训练网络模型 ...
参考：迁移学习——Fine-tune 一、迁移学习 就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。 模型的训练与预测： 深度学习的模型可以划分为 训练 和 预测 两个阶段。 训练 分为两种策略：一种是白手起家从头搭建模型进行训练，一种是通过预训练模型进行训练。 预测 ...
1. 前言 项目需要用目标检测模型，由于yolov3精度和性能突出，成为最后选择的模型。但是因为在实际场景中会有误检测和漏检测的情况，还需要采集实际场景的数据进行微调。思路是直接调整由ImageNet ...
选取微调形式的两个重要因素：新数据集的大小（size）和相似性（与预训练的数据集相比）。牢记卷积网络在提取特征时，前面的层所提取的更具一般性，后面的层更加具体，更倾向于原始的数据集（more orig ...
参考：NLP重铸篇之对抗文本攻击 [ 论文源码： github ] 作者提出了一种对抗样本生成算法TEXTFOOLER。 论文中，作者使用这种方法，对文本分类与文本蕴含两种任务做了测试，成功的攻击了这两种任务的相关模型，包括：BERT,CNN,LSTM,ESIM等等。 问题定义 ...
