使用BERT预训练模型+微调进行文本分类
本文记录使用BERT预训练模型，修改最顶层softmax层，微调几个epoch，进行文本分类任务。 BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert 注意，这是tensorflow 1.x ...
原文：基于Huggingface使用BERT进行文本分类的fine-tuning
随着BERT大火之后，很多BERT的变种，这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类，从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法。 load data token encodding encoding data create model train model evaluate ...
2020-10-07 09:36 1 1661 推荐指数：
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fine-tuning
fine-tuning是微调的意思，是用别人训练好的模型(即pre-trained model)，加上我们自己的数据，来训练新的模型。fine tune相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 一般来说我们自己需要做的方向，比如在一些特定的领域的识别分类中 ...
关于fine-tuning
什么是fine-tuning？简单举一个本人的例子来说明 我有两种类型的数据集，一种命名为style1，另一种为style2，两种数据集类型（也就是label）一致，但是数据却采集于不同的地方，比如佛经的手写文字和《黄帝内经》的手写文字。现在我基于style1的数据集上训练出一个识别模型 ...
137、TensorFlow使用TextCNN进行文本分类
下面是分类的主函数入口 下面是TextCNN模型的图构建过程: 下面是读取文本文件的过程: 下面是训练过程中的log View Code ...
使用Pytorch进行文本分类——TextCNN
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一、架构图 二、代码 三、解释 四、经验值 模型效果1层BILSTM在训练集准确率：99.8%，测试集准确率：96.5%；2层BILSTM在训练集准确率 ...
理解caffe的fine-tuning
来源：知乎 https://www.zhihu.com/question/40850491 比如说，先设计出一个CNN结构。 然后用一 ...