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：不同預訓練模型的總結對比
持續更新 目錄 ELMO BERT SpanBERT structBERT Alice RoBERTa ERNIE XLNet ELECTRA MASS BART UniLM T C Smaller Model： ALBERT Distill BERT Tiny BERT Mobile BERT Q BERT DynaBERT 使用相關 BERT家族 圖片來源：李宏毅老師的課程 ELMO Enco ...
2020-03-24 14:31 0 3592 推薦指數：
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目錄 概述 RoBERTa的主要改進 改進優化函數參數 Masking策略 模型輸入格式與NSP 更大的batch size 更大語料與更長的訓練步數 字節級別的BPE文本編碼 實驗效果 總結 ...
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1.加載預訓練模型： 只加載模型，不加載預訓練參數：resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型結構 resnet18.load_state_dict(torch.load ...
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