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 ...
原文：第7篇 在不同任务上微调预训练模型
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 tok ner qa squad 在IMDb reviews数据集上做序列分类 序列分类任务指的是将文本序列分成指定 ...
2022-02-13 21:21 0 797 推荐指数：
相关推荐
BERT的通俗理解 预训练模型 微调
1、预训练模型 BERT是一个预训练的模型，那么什么是预训练呢？举例子进行简单的介绍 假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，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 ...
CNN基础三：预训练模型的微调
到端的训练。 因此，更为常用的一种方法是预训练模型修剪 + 微调，好处是可以根据自己任务需要，将预训练 ...
ViLBERT：视觉-语言任务预训练模型
的数据集上预训练一个模型，那么完成特定的下游任务时可以使用该模型（简单修改模型结构或用作特征提取器），训练时 ...
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 ...
我的Keras使用总结（3）——利用bottleneck features进行微调预训练模型VGG16
Keras的预训练模型地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一个稍微讲究一点的办法是，利用在大规模数据集上预训练好的网络。这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征，利用这样的特征可以让我们获得 ...
Pytorch-使用Bert预训练模型微调中文文本分类
渣渣本跑不动，以下代码运行在Google Colab上。 语料链接：https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取码：tzao neg.txt ...
Pytorch-使用Bert预训练模型微调中文文本分类
笔记摘抄 语料链接：https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取码：tzao neg.txt和pos.txt各5000条酒店评论，每条评论一 ...