1. BERT簡介 Transformer架構的出現,是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型,其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional ...
幾個概念 預訓練 自訓練 自監督學習 半監督學習 監督學習 無監督學習 區分 預訓練 廣義上講:是對一個模型進行 預先訓練 ,以完成后續的下游任務 狹義上講 更常用 :在大規模無標注語料上,用自監督的方式訓練模型 自訓練 常應用於CV領域 有一個Teacher模型 M teacher 和一個Student模型 M student ,首先在標注數據上訓練 M teacher ,然后用它對大規模無標注 ...
2021-04-09 14:42 0 302 推薦指數:
1. BERT簡介 Transformer架構的出現,是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型,其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional ...
在本系列的最后,我們將介紹另一種方法,即利用一個預先訓練好的CNN來解決我們一直在研究的硬幣識別問題。 在這里,我們看一下轉移學習,調整預定義的CNN,並使用Model Builder訓練我們的硬幣識別模型。 我們將使用ML.NET代替Keras.NET。為什么不使用Keras.NET ...
如何快速簡便地解決圖像分類問題呢?本文通過使用Keras及一個預訓練模型的實例,教你如何通過遷移學習來解決這個問題。 深度學習正在迅速成為人工智能應用開發的主要工具。在計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域都已有成功的案例。 深度學習擅長解決的一個問題是圖像分類。圖像分類的目標是根據一組 ...
關於NLP領域內預訓練的一些知識。記得很雜亂,主要用於個人理解,精華內容在學習資料。 一. 學習資料 從Word Embedding到Bert模型—自然語言處理中的預訓練技術發展史 nlp中的詞向量對比:word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert ...
《python深度學習》筆記---5.3-1、貓狗分類(使用預訓練網絡) 一、總結 一句話總結: 【小型圖像數據集】:想要將深度學習應用於小型圖像數據集,一種常用且非常高效的方法是使用預訓練網絡。 【用卷積層提取的特征】:使用在ImageNet 上訓練的VGG16 網絡的卷積基從 貓狗圖像 ...
《python深度學習》筆記---6.1-3、word embedding-使用預訓練的詞嵌入 一、總結 一句話總結: 【將文本轉換為能處理的格式】:將原始文本轉換為神經網絡能夠處理的格式。 【Keras 模型的 Embedding 層】:使用 Keras 模型的 Embedding 層 ...
數據集及源碼獲取鏈接: 鏈接:https://pan.baidu.com/s/13UGowU3SRLn2EDwFLJBU_Q 提取碼:690o 1.將VGG16卷積基實例化 不使用數據增強 2.使用預訓練的卷積基提取特征 3.定義並訓練密集鏈接分類器 ...
《python深度學習》筆記---5.3-2、貓狗分類(使用預訓練網絡-實戰) 一、總結 一句話總結: 【卷積就是特征提取】:從預訓練網絡訓練貓狗分類,可以更加方便的理解卷積層就是特征提取 【使用預訓練網絡效果非常好】:我們的驗證精度達到了約90%,比上一節從頭開始訓練的小型模型效果要好 ...