，然后我们可以1)将节点embedding接到分类器中并使用有标签的数据进行分类学习 2)直接在图神经网络上使用有标签的数据继续训练，调整权重矩阵，以得到适用于节点分类任务的模型。...2 GCN 预训练模型框架介绍 如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...作为输入，预测这两个节点是否相连： 其中， 和 采用二元交叉熵损失函数进行联合优化： 通过边重建任务，预训练的GNN能够学习到节点embedding的一种较为鲁棒的表示，这种表示在含有噪声或者边信息部分丢失的图数据中很有效...这个指示函数可以通过程序的算法得到，比如联通子图算法。然后我们预训练 GCN 以学习特定的节点表示，要求该表示能在一定程度上保留节点所属簇信息。...本节小结 在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。
他们提出了一种方法，使用两个预训练语言模型的参数来初始化seq2seq模型的encoder网络和decoder网络。...使用残差连接原因是高层的LSTM参数是随机初始化的，可能会导致随机的梯度对预训练好的参数造成影响。...同时，论文揭示了，预训练语言模型能生成深层特征是关键，下游任务可以混合不同层的半监督语义信号，来提高自己的效果。...经过预训练以后，实际下游模型使用起来就比较简单了。比如拿到一句句子，经过底层非上下文相关字嵌入层，生成字向量，就是图3中黄色的向量表征。...编者认为ELMo这篇文章的主要贡献是提出了深层双向语言模型的重要性，虽然ELMo只有两层，但作者在层数为L的假设下进行了讨论，并指出各层学习到的向量表征在各语言维度上有不同特性，加权后共同来使用会有更好的效果
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...SGD方法（I）使用标准的冲量项并且在组合mini-batches时将L1的惩罚值设置为0.0005。同时，学习率和冲量项保持在一个固定的值。L-BFGS方法(II)则最小化相同的损失误差。...在训练数据集上，两种方法的精度都能够达到100%，并且只要训练误差为零就终止训练。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。
翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...我们没有为训练器提供compute_metrics()函数来在所述评估期间计算指标（否则评估只会打印损失，这不是一个非常直观的数字）。...Evaluation(评估) 让我们看看如何构建一个有用的compute_metrics()函数并在下次训练时使用它。...要启动新的训练运行，我们执行： trainer.train() 这次，除了训练损失之外，它将在每个时期结束时报告验证损失和指标。...同样，由于模型的Model Head初始化，你达到的确切准确度/F1 分数可能与我们发现的有所不同，但它应该处于相同的范围内。
针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南 简介 在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...动机 尽管 BERT 和通用句子编码器 (USE) 等预训练 NLP 模型可以有效捕获语言的复杂性，但由于训练数据集的范围不同，它们在特定领域应用中的性能可能会受到限制。...不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。 下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异： 为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...对比损失和学习：模型的学习以“对比损失”为指导，即预期输出（训练数据的相似度得分）与计算出的相似度之间的差异。这种损失指导模型权重的调整，以最大限度地减少损失并提高学习嵌入的质量。...数据概览 为了使用此方法对预训练的 NLP 模型进行微调，训练数据应由文本字符串对组成，并附有它们之间的相似度分数。
利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...使用预训练模型的注意事项 1、你的任务有多相似？你的数据有多相似？ 对于你的新x射线数据集，你使用Keras Xception模型，你是不是期望0.945的验证精度？...你的模型的预处理应该与原始模型相同。几乎所有的torchvision模型都使用相同的预处理值。对于Keras模型，你应该始终为相应的模型级模块使用 preprocess_input函数。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。...6、在使用batch normalization或dropout等优化时，特别是在训练模式和推理模式之间，有什么不同吗？
比较好的解决了这两个问题，但BERT/GPT使用Transformer的方式略有不同。...5.1 多语言 基于多语言的预训练模型，跟单语言的区别在于，学习任务的设计，对平行语料的利用，以及生成式预训练模型。...但这也说明预训练模型有over-parameterized的问题。 「模型剪枝」——预训练模型会不会有一些useless的部分呢？...解释和理论分析 这一块其实蛮有意思的，四个部分。预训练模型学了什么，预训练模型的鲁棒性，structural sparsity/modularity，以及预训练模型的理论分析。...「Generation Analysis」，使用语言模型来直接评估不同句子和词的概率分布。有人通过预训练模型来recover syntactic tree，发现效果跟人工设计的schema很接近。
/tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py 1.2 下载MobileNet V1预训练模型 MobileNet V1预训练的模型文在如下地址中下载...github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.md 打开以上网址，可以看到MobileNet V1官方预训练的模型...，官方提供了不同输入尺寸和不同网络中通道数的多个模型，并且提供了每个模型对应的精度。...[MobileNet V1不同输入和不同通道数的官方预训练模型] 这里以选择MobileNet_v1_1.0_192为例，表示网络中的所有卷积后的通道数为标准通道数（即1.0倍），输入图像尺寸为192X192...构建网络结构及加载模型参数 2.1 构建网络结构 在1.1小节中下载mobilenet_v1.py文件后，使用其中的mobilenet_v1函数构建网络结构静态图，如下代码所示。
，只需要在自己处理的目标数据上，尽量遍历所有可用的模型对比得到最优效果即可. 2.加载与使用预训练模型的步骤 第一步: 确定需要加载的预训练模型并安装依赖包....第二步: 加载预训练模型的映射器tokenizer. 第三步: 加载带/不带头的预训练模型....第四步: 使用模型获得输出结果. 2.1确定需要加载的预训练模型并安装依赖包 在使用工具加载模型前需要安装必备的依赖包 pip install tqdm boto3 requests regex sentencepiece...AutoModelForQuestionAnswering (问答模型头) 不同类型的'头', 可以使预训练模型输出指定的张量维度....如使用'分类模型头', 则输出尺寸为(1,2)的张量, 用于进行分类任务判定结果. 3.使用不同的模型获得输出结果 3.1使用不带头的模型输出 def demo24_3_load_AutoModel(
ImageNet 预训练模型 迁移学习（热门话题） 使用预训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 的起源 在 2000 年代初期，大多数 AI 研究人员都专注于图像分类问题的模型算法，...这也就是我们常看到的ImageNet 1K或者说为什么我们看到的预训练模型的类别都是1000，这就是原因。 什么是预训练模型？ 这个竞赛激励并奖励了许多出色的图像分类模型。...它们被称为预训练模型，因为其他研究人员可以使用它们来解决类似的问题。 下面让我描述一些预训练模型的示例。 LeNet-5 (1989)：经典的 CNN 框架 LeNet-5 是最早的卷积神经网络。...他们在模型参数中学习了图像的特征。如果其他的任务相似，那么利用预训练模型中的知识（参数）。迁移学习技术不需要重复训练大型模型的轮子，可以利用预训练模型来完成类似的任务，并且可以依赖更少的数据。...使用预训练模型识别未知图像 在本节中，将展示如何使用 VGG-16 预训练模型来识别图像，包括 (i) 如何加载图像，(ii) 如何格式化预训练模型所需的图像，以及 (iii) 如何应用预训练模型。
作者 | 太子长琴 整理 | NewBeeNLP 近年来与传统的检索模型和反馈方法相比，大规模预训练的效果有了显著提高。...不过这些结果主要是基于 MS Macro/ TREC[1] 设置，非常特殊，我们对模型为什么好的理解是分散的。...但我们对其相关性估计的基本匹配原则知之甚少，还有模型中编码了哪些特征，以及与传统的稀疏排序器（如 BM25）的关系等。...实验设置 如下： 使用原始的 BERT CE，输入是 query 和文档的拼接，最后 CLS 接二分类，判断相关还是不相关。...MASK 掉文档中出现的 query 词，模型只使用文档的上下文（此时由于文档中没有 query 词，BM25 返回是随机的）。
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...核心转换函数如下所示： def convert_from_mxnet(model, checkpoint_prefix, debug=False): _, mxnet_weights, mxnet_aux...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下： （1）创建pytorch的网络结构模型...，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）对一些指定的key...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
不需要大规模的预训练，从零训练一个大模型也能取得SOTA的效果，源码在yaoxingcheng/TLM Introduction 作者首先指出，从零开始对RoBERTa-Large进行预训练，需要4.36...但这就违背了他们的初衷，他们希望整个过程要尽可能的简单、效率高，而且使用一个预训练好的BERT模型来提取向量，似乎有些作弊的感觉，因为他们的原意就是不使用预训练模型 Joint Training 给定内部和外部数据...，我们使用如下损失函数从零训练一个语言模型f 前面提到的监督任务即\mathcal{L}_\text{task}(f(x),y)，例如分类任务的交叉熵损失；语言建模任务即\mathcal{L}_{\text...当然了，TLM也适用于其他的模型架构以及非分类任务 如果只看上面的损失，实际上就是我们常见的多任务，但接下来才是重点，作者在训练的时候分了两个阶段。...Result 从结果上来看这种方法简直是太强了，和BERT以及RoBERTa打得有来有回，浮点计算量、数据量以及模型的参数量都比BERT或RoBERTa小很多，最关键的是他们是预训练过的，而TLM是从零开始训练的
近日，Facebook 发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 BART。BART 通过以下步骤训练得到：1）使用任意噪声函数破坏文本；2）学习模型来重建原始文本。...预训练包括两个阶段：1）使用任意噪声函数破坏文本；2）学得序列到序列模型来重建原始文本。...总之，BART 相比同等规模的 BERT 模型大约多出 10% 的参数。 预训练 BART BART 是通过破坏文档再优化重建损失（即解码器输出和原始文档之间的交叉熵）训练得到的。...新的编码器可以使用不同于原始 BART 模型的词汇。 源编码器的训练分两步，均需要将来自 BART 模型输出的交叉熵损失进行反向传播。...新编码器可使用不同的词汇。 结果 ? 表 1：预训练目标对比。所有模型的训练数据都是书籍和维基百科数据。 ? 表 2：大模型在 SQuAD 和 GLUE 任务上的结果。
本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。...本文发现： （1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大； （2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...卷机模型 （2）卷积模型如果通过预训练或者其他方式是否能够和Transformer模型对抗，什么情况下卷积模型表现好？...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好 处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？...（4）不使用预训练卷积效果不好，是否有无特定的故障模式、注意事项和原因分别是什么？ （5）某些卷积变体是否比其他变体更好？
本文特别介绍将于12月10日举行的【预训练大模型】技术论坛。 近年来，大规模预训练模型以强大的研究基础性、技术通用性、应用泛化性，得到产学研各方的高度关注。...阿里巴巴达摩院研发了超大规模中文多模态预训练模型体系“通义”，并陆续推出了百亿、千亿、万亿和十万亿参数规模的预训练模型，实现了高效低碳的预训练，推动预训练基础模型的产业化应用。...，低成本高效率平台化的使用预训练大模型以使其发挥出更大的应用价值等。...报告题目：GLM-130B: 开源的中英双语千亿预训练模型及其低资源应用 GLM-130B 是一个开源开放的中英双语双向稠密预训练模型，拥有 1300 亿参数，模型架构采用通用语言模型GLM。...此外，GLM-130B的INT4量化版本支持在一台八卡RTX 2080 Ti 或四卡3090服务器上对1300亿全参数模型进行基本无精度损失的推理。
文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...使用模型 首先需要安装transformers库，使用以下命令安装： pip install transformers 接下来在代码中调用AutoTokenizer.from_pretrained和AutoModel.from_pretrained...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。...如果不知道预训练的ckpt中参数名称，可以使用如下代码打印： for name, shape in tf.train.list_variables(ckpt_path): print(name)
4步，对模型迭代 无监督方法在无标签的数据集上训练，通过对比损失、互信息最大化等方法获得对数据的通用表示。...对于使用监督算法得到的预训练模型，研究者分别在使用了四种不同强度的数据增强的Imagenet上分别训练了EfficientNet-B7，之后将这些模型当作骨干网络在COCO数据集上训练目标检测模型。...不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ? 不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ?...统一实验条件下三种预监督方法对比 作为与监督预训练与无监督预训练的对比，对照实验表明使用自训练方法得到的预训练模型在各种数据增强模式，不同主任务训练集尺寸的情况下都能获得明显受益，且显著优于基线(不使用预训练模型...而自训练的预训练方法可以更加灵活的融合不同任务之间不同特性，所以其作为预训练的模型更加合适。 论文引用： Zoph, Barret, et al.
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