1,概述 剪枝可以分为两种:一种是无序的剪枝,比如将权重中一些值置为0,这种也称为稀疏化,在实际的应用上这种剪枝基本没有意义,因为它只能压缩模型的大小,但很多时候做不到模型推断加速,而在当今的移动设备上更多的关注的是系统的实时相应,也就是模型的推断速度.另一种是结构化的剪枝,比如卷积中对channel的剪枝,这种不仅可以降低模型的大小,还可以提升模型的推断速度.剪枝之前在卷积上应用较多,而随着bert之类的预训练模型的出现,这一类模型通常比较大,且推断速度较慢.例如bert在文本分类的任务上,1…

一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案.Bert-WWM,MacBert,ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息:词粒度信息,中文笔画信息,拼音信息.与其说是推荐帖,可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~ Bert-WWM Take Away: Whole Word Masking全词掩码 Paper:Bert-WWM,Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT Githu…

一.结构 1.编码器 Transformer模型---encoder - nxf_rabbit75 - 博客园 2.解码器 (1)第一个子层也是一个多头自注意力multi-head self-attention层,但是,在计算位置i的self-attention时屏蔽掉了位置i之后的序列值,这意味着:位置i的attention只能依赖于它之前的结果,不能依赖它之后的结果.因此,这种self-attention也被称作masked self-attention. (2)第二个子层是一个多头注意力m…

本篇文章主要是解读模型主体代码modeling.py.在阅读这篇文章之前希望读者们对bert的相关理论有一定的了解,尤其是transformer的结构原理,网上的资料很多,本文内容对原理部分就不做过多的介绍了. 我自己写出来其中一个目的也是帮助自己学习整理.当你输出的时候才也会明白哪里懂了哪里不懂.因为水平有限,很多地方理解不到位的,还请各位批评指正. 1.配置 class BertConfig(object): """Configuration for `BertModel…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

小晴天老师系列——晴天的后花园 Time Limit: 10000/5000MS (Java/Others)    Memory Limit: 128000/64000KB (Java/Others)   Problem Description 小晴天非常漂亮的后花园,打算以后退休之后在里面种种花,养养草,所以现在小晴天打算为他的后花园围上栅栏. 小晴天的后花园可以看成是一个m*n的矩形,但是其中有一些地方种了树,这些地方都不能安装栅栏,现在小晴天把后花园的平面图告诉你了,请你帮忙设计一个最大的…

Bert系列(一)——demo运行 Bert系列(二)——模型主体源码解读 Bert系列(三)——源码解读之Pre-trainBert系列(四)——源码解读之Fine-tune 转载自: https://www.jianshu.com/p/3d0bb34c488a [NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析 https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/83062188…

论文<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding> 以下陆续介绍bert及其变体(介绍的为粗体) bert自从横空出世以来,引起广泛关注,相关研究及bert变体/扩展喷涌而出,如ELECTRA.DistilBERT.SpanBERT.RoBERTa.MASS.UniLM.ERNIE等. 由此,bert的成就不仅是打破了多项记录,更是开创了一副可期的前景. 1, Bert 在看b…

https://www.jianshu.com/p/22e462f01d8c pre-train是迁移学习的基础,虽然Google已经发布了各种预训练好的模型,而且因为资源消耗巨大,自己再预训练也不现实(在Google Cloud TPU v2 上训练BERT-Base要花费近500刀,耗时达到两周.在GPU上可想而知只会更贵),但是学习bert的预训练方法可以为我们弄懂整个bert的运行流程提供莫大的帮助.预训练涉及到的模块有点多,所以这也将会是一篇长文,在能简略的地方我尽量简略,还是那句话,…

摘要:BERT因为效果好和适用范围广两大优点,所以在NLP领域具有里程碑意义.实际项目中主要使用BERT来做文本分类任务,其实就是给文本打标签.因为原生态BERT预训练模型动辄几百兆甚至上千兆的大小,模型训练速度非常慢,对于BERT模型线上化非常不友好.本篇研究目前比较火的BERT最新派生产品ALBERT来完成BERT线上化服务.ALBERT使用参数减少技术来降低内存消耗从而最终达到提高BERT的训练速度,并且在主要基准测试中均名列前茅,可谓跑的快,还跑的好.希望对需要将BERT线上化感兴趣的小…