本文記錄使用BERT預訓練模型,修改最頂層softmax層,微調幾個epoch,進行文本分類任務。 BERT源碼 首先BERT源碼來自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,這是tensorflow 1.x ...
隨着BERT大火之后,很多BERT的變種,這里借用Huggingface工具來簡單實現一個文本分類,從而進一步通過Huggingface來認識BERT的工程上的實現方法。 load data token encodding encoding data create model train model evaluate ...
2020-10-07 09:36 1 1661 推薦指數:
本文記錄使用BERT預訓練模型,修改最頂層softmax層,微調幾個epoch,進行文本分類任務。 BERT源碼 首先BERT源碼來自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,這是tensorflow 1.x ...
fine-tuning是微調的意思,是用別人訓練好的模型(即pre-trained model),加上我們自己的數據,來訓練新的模型。fine tune相當於使用別人的模型的前幾層,來提取淺層特征,然后在最后再落入我們自己的分類中。 一般來說我們自己需要做的方向,比如在一些特定的領域的識別分類中 ...
什么是fine-tuning?簡單舉一個本人的例子來說明 我有兩種類型的數據集,一種命名為style1,另一種為style2,兩種數據集類型(也就是label)一致,但是數據卻采集於不同的地方,比如佛經的手寫文字和《黃帝內經》的手寫文字。現在我基於style1的數據集上訓練出一個識別模型 ...
下面是分類的主函數入口 下面是TextCNN模型的圖構建過程: 下面是讀取文本文件的過程: 下面是訓練過程中的log View Code ...
使用Pytorch進行文本分類——TextCNN ...
一、架構圖 二、代碼 三、解釋 四、經驗值 模型效果1層BILSTM在訓練集准確率:99.8%,測試集准確率:96.5%;2層BILSTM在訓練集准確率 ...
來源:知乎 https://www.zhihu.com/question/40850491 比如說,先設計出一個CNN結構。 然后用一 ...