原文:第4篇 微调预训练模型

微调预训练模型 使用预训练模型有很多好处。预训练模型节省了你的计算开销 你的碳排放,并且让你能够使用sota模型而不需要自己从头训练。Hugging Face Transformers为你提供了上千种预训练模型,可广泛用于各种任务。当你使用一个预训练模型,你可以在任务特定数据集上训练。这就是著名的微调,一种非常厉害的训练技巧。在本篇教程中,你可以用Pytorch微调一个预训练模型。 准备一个数据集 ...

2022-02-12 23:13 0 832 推荐指数:

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第7 在不同任务上微调训练模型

如果在通用的下游任务上微调一个模型 其实本文与之前微调模型那篇有点重复,不过本文给出了更多的案例。 这篇教程将会告诉你如果在通用的下游任务上微调一个模型。你需要使用datasets库快速加载和预处理数据集,使它们能够用来训练。 本文会传授你在三个数据集上微调模型: seq_imdb ...

Mon Feb 14 05:21:00 CST 2022 0 797
BERT的通俗理解 训练模型 微调

1、训练模型 BERT是一个训练模型,那么什么是训练呢?举例子进行简单的介绍 假设已有A训练集,先用A对网络进行训练,在A任务上学会网络参数,然后保存以备后用,当来一个新的任务B,采取相同的网络结构,网络参数初始化的时候可以加载A学习好的参数,其他的高层参数随机初始化 ...

Thu Jul 18 00:51:00 CST 2019 0 1838
CNN基础三:训练模型微调

到端的训练。 因此,更为常用的一种方法是训练模型修剪 + 微调,好处是可以根据自己任务需要,将训练 ...

Wed Dec 04 21:45:00 CST 2019 0 1290
使用BERT训练模型+微调进行文本分类

本文记录使用BERT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 ...

Wed Aug 21 01:15:00 CST 2019 3 4509
训练模型(三)-----Bert

1.什么是Bert? Bert用我自己的话就是:使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错,就是有好多2,每个2有什么意思呢? 先大体说一下,两阶段是指训练微调阶段,两任务是指Mask Language和NSP任务,两个版本是指Google发布 ...

Tue Aug 25 01:25:00 CST 2020 0 473
 
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