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【NLP】打破BERT天花板：11种花式炼丹术刷爆NLP分类SOTA！

NLP 服务监督学习迁移学习机器学习神经网络

在2020这个时间节点，对于NLP分类任务，我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。如同CV领域当前的重点一样，我们更应该关注如何利用机器学习思想，更好地去解决NLP分类任务中的低耗时、小样本、鲁棒性、不平衡、测试检验、增量学习、长文本等问题。

2020-08-27

2.1K0

【DL】Deep learning in all，深度学习不再困难

迁移学习机器学习深度学习神经网络人工智能

这限制了深度学习的效果，将其限制在满足这些条件的少数项目中。但是，在过去的几年中，情况发生了变化。在Cortex(https://github.com/cortexlabs/cortex)上，我们看到用户推出了基于深度学习的新一代产品，而且与以前不同，这些产品并非全部使用同类模型架构来构建。

2020-02-20

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【综述】从基础到前沿看迁移学习在NLP中的演化

迁移学习 NLP 服务机器学习神经网络

论文标题：Evolution of Transfer Learning in Natural Language Processing

2019-11-14

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【综述】卷积神经网络: 从基础技术到研究前景

架构设计图像处理迁移学习卷积神经网络神经网络

过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为 ConvNet 或 CNN）上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。相对而言，尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但对这些系统得到出色结果的方式的理论理解还很滞后。事实上，当前计算机视觉领域的很多成果都是将 CNN 当作黑箱使用，这种做法是有效的，但其有效的原因却非常模糊不清，这严重满足不了科学研究的要求。尤其是这两个可以互补的问题：（1）在被学习的方面（比如卷积核），究竟被学习的是什么？（2）在架构设计方面（比如层的数量、核的数量、池化策略、非线性的选择），为什么某些选择优于另一些选择？这些问题的答案不仅有利于提升我们对 CNN 的科学理解，而且还能提升它们的实用性。

2019-11-14

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【综述】八千字长文解读迁移学习在强化学习中的最新进展

迁移学习强化学习机器学习神经网络深度学习

机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中，重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的，在这种情况下，我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning)，避免高代价的数据标注工作。

2019-10-23

5620

【综述】NLP领域迁移学习现状

迁移学习监督学习 NLP 服务

在过去一年多的时间里，以预训练模型形式进行的迁移学习已经成为NLP领域的主流，许多任务的基准都因而得到极大地提升。然而事实上迁移学习在NLP中并不是最近才出现的。

2019-10-08

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