預訓練模型（三）-----Bert
1.什么是Bert？ Bert用我自己的話就是：使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯，就是有好多2，每個2有什么意思呢？ 先大體說一下，兩階段是指預訓練和微調階段，兩任務是指Mask Language和NSP任務，兩個版本是指Google發布 ...
原文：BERT的通俗理解 預訓練模型 微調
預訓練模型 BERT是一個預訓練的模型，那么什么是預訓練呢 舉例子進行簡單的介紹 假設已有A訓練集，先用A對網絡進行預訓練，在A任務上學會網絡參數，然后保存以備后用，當來一個新的任務B，采取相同的網絡結構，網絡參數初始化的時候可以加載A學習好的參數，其他的高層參數隨機初始化，之后用B任務的訓練數據來訓練網絡，當加載的參數保持不變時，稱為 frozen ，當加載的參數隨着B任務的訓練進行不斷的改變 ...
2019-07-17 16:51 0 1838 推薦指數：
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