用NVIDIA-NGC对BERT进行训练和微调 Training and Fine-tuning BERT Using NVIDIA NGC 想象一下一个比人类更能理解语言的人工智能程序。想象一下为定制的域或应用程序构建自己的Siri或Google搜索。 Google BERT（来自Transfor ...
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2020-06-21 10:11:01
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什么是预训练和微调？ 预训练(pre-training/trained)：你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，就可以将训练模型的参数保存 ...
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2020-06-20 19:20:33
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迁移学习 "1.基本概念" "2.Fine tuning" "3.Fixed" 1.基本概念 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据 ...
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2020-02-21 12:52:56
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Fine-tuning、Multi-task learning、Domain-adversarial training、Zero-shot learning、Self-taught learning ...
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2020-02-14 20:55:14
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百分点认知智能实验室梳理了以BERT为代表的基于fine-tuning模式的深度迁移学习中一些疑难问题，整理出18个典型的问题，对理解BERT论文和源代码有明显的帮助，因此分享给大家。
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2020-01-22 23:51:00
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转自https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/82107208 在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫 ...
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2019-10-26 18:49:59
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什么是fine tuning？ 概述 在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。 以下是常见的两类迁移学习场景： 1. 卷积网络当做特征提取器。 ...
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2019-10-19 14:40:52
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将迁移学习用于文本分类 《 Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification》 2018-07-27 20:07:43 ttv56 阅读数 4552更多 分类专栏： 自然语言处理 将迁移学习用于文本分类 《 Universal ...
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2019-10-08 16:12:12
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目前大部分的nlp任务采用两阶段的模型，第一阶段进行预训练，一般是训练一个语言模型。最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务，一个是Masked Language Model，还有一个是Next Sentence Prediction。通过预训练能够利用海量的无标注的预料，以从中抽取出语 ...
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2019-04-27 19:49:12
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在以图搜图的过程中，需要以来模型提取特征，通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形。 本次我们主要讲诉以图搜图模型创建的方法。 本文主要参考了这位大神的文章， 传送门在此： InceptionV3进行fine-tuning 训练模型代码如下： # 基本流程 # import os import sys ...
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2018-11-18 20:06:30
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