微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成.本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整. 在本文档中,我们将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取.在微调中,我们从预训练模型开始…

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六…

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…

原创作者 | 杨健 论文标题: K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 收录会议: AAAI 论文链接: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681 项目地址: https://github.com/autoliuweijie/K-BERT 01 背景论述 笔者在前面的论文解读中提到过ERNIE使用基于自注意力机制来克服异构向量的融合,而KEPLER…

分享嘉宾:管正雄 阿里云 高级算法工程师 出品平台:DataFunTalk 导读:面对海量的用户问题,有限的支持人员该如何高效服务好用户?智能QA生成模型给业务带来的提效以及如何高效地构建算法服务,为业务提供支持.本文将介绍:阿里云计算平台大数据产品答疑场景:基于达摩院AliceMind预训练模型实现的智能QA生成算法核心能力及背后实现原理:如何通过智能运维服务平台将算法能力输出,给业务提供一站式服务,优化答疑体验.主要分为以下几部分: 背景介绍 QA生成框架 QA生成在业务场景中的应用 总结与…

paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks GitHub: https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining 论文针对预训练语料和领域分布,以及任务分布之间的差异,提出了DAPT领域适应预训练(domain-adaptive pretraining)和TAPT任务适应预训练(task-adaptive pretraining)两种继续预训练方案,…

Pretrain参数是20190501版本才加入的参数,作者加入这个参数的目的应该是提升模型的训练速度和增强适应性.具体有哪些提升,需要大家去摸索,我这里分享一下自己的使用过程. ​ 这个参数仅针对SAE模型,并且只有在第一次启动的时候可以配置,配置完之后,一旦中断训练之后,这个预训练环节就结束了. ​ 上图为预训练的效果图,这个界面红红绿绿配上灰色,看起来还挺好看. ​ 除了颜色上的差别之外,看起来和平时的训练并没有什么差别.但是根据作者的描述,以及我们自己的验证,有些模型文件在预训练阶段并不…

​ 我们生活在一个多模态的世界中.视觉的捕捉与理解,知识的学习与感知,语言的交流与表达,诸多方面的信息促进着我们对于世界的认知.作为多模态领域的一个典型场景,VQA旨在结合视觉的信息来回答所提出的问题.从15年首次被提出[1]至今,其涉及的方法从最开始的联合编码,到双线性融合,注意力机制,组合模型,场景图,再到引入外部知识,进行知识推理,以及使用图网络,多模态预训练语言模型-近年来发展迅速. 传统的VQA仅凭借视觉与语言信息的组合来回答问题,而近年来许多研究者开始探索外部信息对于解决VQA任务的…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti…