LIME：我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题：“Why Should I Trust You?”...主要贡献： 提出了一种技术手段，可以为任意的分类模型提供预测结果的解释。 背景： 在模型被用户使用前，用户都会十分关心模型是否真的值得信赖。...然后，最终的L可以就设计成一个带权重的最小二乘损失： 注意?，这里的z'是转化后的数据，z是原始数据。即g的输入是转换后的可解释的数据表示，它要逼近的目标是原始模型在原始数据上的输出。...对于复杂度的话，本文使用了一种近似的更简单的方法：先用LASSO算法来控制线性模型的非零特征个数，再直接优化上面的L即可。 我再画一个图来示意LIME的训练过程： ?...g的各个w可以可视化出来，看出不同特征的贡献程度。比如下面的例子： ? 通过对两个模型，在同一个样本上的解释，我们可以发现第一个模型解释性更好，因为找到了正确的特征。
「@Author：Runsen」 BERT模型在NLP各项任务中大杀四方，那么我们如何使用这一利器来为我们日常的NLP任务来服务呢？首先介绍使用BERT做文本多标签分类任务。...文本多标签分类是常见的NLP任务，文本介绍了如何使用Bert模型完成文本多标签分类，并给出了各自的步骤。...论文: https://arxiv.org/pdf/1905.05583.pdf 这篇论文的主要目的在于在文本分类任务上探索不同的BERT微调方法并提供一种通用的BERT微调解决方法。...微调后的BERT在七个英文数据集及搜狗中文数据集上取得了当前最优的结果。.../bert-base-uncased" tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(BERT_MODEL_NAME) 微调BERT模型 bert微调就是在预训练模型
上篇文章对BERT官方源码进行了介绍，本篇文章将介绍 如何通过BERT解决序列标注问题。同时本篇文章将BERT+CRF模型与其他模型进行了对比，并且对BERT在序列标注上任务上存在的问题进行了分析。...序列标注简介 所谓序列标注，就是对一个一维线性输入序列，给线性序列中的每个元素打上标签集合中的某个标签。所以，其本质上是对线性序列中每个元素根据上下文进行分类的问题。 ...但是当我们把Bi-LSTM升级为BERT，在序列标注上的准确率和训练效率上都达到了新的高度。...同时发现，BERT+CRF模型可以同时解决中文分词和词性标注两个任务，下面我们就通过这两个子任务分析BERT在序列标注上的应用。 2....在预训练模型的基础上稍加修改就可以处理多个下游任务。如下图所示，中文文本的序列标注问题，每个序列的第一个token始终是特殊分类嵌入（[CLS]），剩下的每一个token代表一个汉字。
一、引言 文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，广泛应用于情感分析、新闻分类、主题检测等领域。...本文将深入剖析如何使用BERT进行文本分类任务，涵盖模型准备、数据预处理、微调策略以及性能评估等方面，并通过代码示例展现关键步骤，旨在为读者提供一份详实且实用的实战指南。...配置模型：根据分类任务的类别数量调整BERT的输出层。...进行文本分类任务，包括模型准备、数据预处理、微调策略以及性能评估。...实战中，还可以尝试不同的超参数调整、数据增强、模型融合等策略以进一步提升模型性能。理解并熟练运用这些技术，将有助于在各类文本分类任务中取得优秀的表现。
SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数...reset gate决定先前的信息如何结合当前的输入，update gate决定保留多少先前的信息。如果将reset全部设置为1，并且update gate设置为0，则模型退化为RNN模型。...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...5：对text采用双向序列模型计算特征（sequence_len, batch_size, rnn_size）。 ? SRU代码实现 6：对时序模型特征进行选择，这里采用max-pooling。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征，而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征，因此实验采用的双向的序列模型。
在今年的会议中，NLP应用全面开花，而以BERT为代表的NLP预训练技术也不出意料地抢尽风头。除此之外，NLP技术可解释性和评判体系等更为基础的研究也都有新突破。...丰富的NLP应用程序 自然语言处理生机勃勃，因为我们领域开发的模型和工具已进入能够解决许多实际问题的阶段了——这一点在观看会议上展示的各种NLP应用时表现得尤为明显。...另有一篇Rajagopal和Vyas等人的论文，他们先在大型数据集上预训练LSTM-CRF模型、然后再在规模较小的语料库上进行微调以在标准数据集上实现21 F1点的改进，从而使得语义角色标注系统适应生物过程...例如，Zhang等使用类型化实体嵌入和底层知识图对齐来增强BERT表示，结果表明他们的模型在实体类型和关系分类方面可以胜过BERT。...Sydorova等研究了一些事后解释方法，如问答系统上的LIME，证明了某些技术可以帮助人们从几个选项中识别出更好的QA模型。
在本文中，我将进一步介绍BERT，这是最流行的NLP模型之一，它以Transformer为核心，并且在许多NLP任务（包括分类，问题回答和NER）上均达到了最先进的性能。...首先，在大型语料库（Masked LM任务）上训练BERT模型，然后通过在最后添加一些额外的层来微调我们自己的任务的模型，该模型可以是分类，问题回答或NER等。...例如，我们将首先在像Wikipedia（Masked LM Task）这样的语料库上训练BERT，然后根据我们自己的数据对模型进行微调，以执行分类任务，例如通过添加一些额外的层将评论分类为负面，正面或中立...在上面的示例中，我解释了如何使用BERT进行分类。以非常相似的方式，也可以将BERT用于问题解答和基于NER的任务。在本文结尾处，我将介绍用于各种任务的体系结构。 它和嵌入有什么不同呢?...因此，该模型现在可以在查看这些单词周围的所有上下文的同时，预测未见过的单词。 请注意，即使我只应该屏蔽一个字，我在这里也屏蔽了3个字，因为在这个示例中要解释的8的15％是1。
今天我将分享深度学习在医学影像上的应用最近进展，这一篇主要说一下从2015年到现在深度学习在医学影像分类相关的情况。...我们证明使用在ImageNet上预先训练的深卷积神经网络模型并在膝OA图像上进行微调，这可以显着提高分类精度。...3D-CNN建立在卷积自动编码器上，该自编码器经过预先训练来提取在脑部结构性MRI扫描源域的解剖形状变化。然后针对在目标域中每个特定任务AD分类来微调3D-CNN上的全连接层。...在没有颅骨剥离预处理的ADNI MRI数据集上的实验已经表明，所提出的3D深度监督的自适应CNN在准确性和鲁棒性上优于几种提出的方法，包括3D-CNN模型，其他基于CNN的方法和常规分类器。...自动黑素瘤筛查是我们特别关注的问题，这是一种医学成像案例，其中迁移学习仍未得到广泛应用。在一般和特定数据集中，我们探讨了迁移中是否使用微调，顺序迁移以及使用预先训练模型。
Rajagopal和Vyas等人通过在大型数据集上预先训练LSTM-CRF模型，然后在低资源语料库上进行微调，在标准数据集上实现21 F1点的改进，从而将语义角色标记系统适应生物过程！...如今，随着强大的预训练表示的出现，使用ELMO，OpenAI GPT和BERT等语言建模目标的某些风格进行训练，这种模型是在庞大的数量上预先训练的使用一些较小的域内语料库对数据进行微调和微调。...比如有研究人员使用类型化实体嵌入和底层知识图对齐来增强BERT表示，让他们的模型在实体类型和关系分类方面胜过BERT。...Sydorova团队研究了一些事后解释的方法，如问答系统上的LIME，证明某些技术可以帮助人类从几个QA模型中识别出最优秀的那个。...Nangia等人的一项研究表明，基于BERT的模型在稀缺资源句子分类任务上的表现并不好，并提出了名为SuperGLUE的后续自然语言理解基准模型，专门用于评估这类任务。
在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。...任务背景 自从2012年AlexNet将深度学习的方法应用到ImageNet的图像分类比赛中并取得state of the art的惊人结果后，大家都竞相效仿并在此基础上做了大量尝试和改进，先从两个性能提升的例子说起...设计自己模型架构很浪费时间，尤其是不同的模型架构需要跑数据来验证性能，所以不妨使用别人在ImageNet上训练好的模型，然后在自己的数据和问题上在进行参数微调，收敛快精度更好。...我认为只要性能好精度高，选择什么样的模型架构都可以，但是有时候要结合应用场景，对实时性能速度有要求的，可能需要多小网络，或者分级小网络，或者级联的模型，或者做大网络的知识蒸馏得到小网络，甚至对速度高精度不要求很高的...然而，分类性能上同样的单模型，VGGNet比GoogLeNet在top5的错分率要低，虽然不确定是否是因为GoogLeNet没做multi-crop和dense eval.
灵活性: 由于BERT的通用性和深度，你可以根据任务的不同在其基础上添加不同类型的头部（Head），例如分类头或者序列标记头。...通过这样的架构设计，BERT模型能够在多种自然语言处理任务上取得出色的表现，同时也保证了模型的灵活性和可扩展性。...微调BERT模型 微调（Fine-tuning）是将预训练的BERT模型应用于特定NLP任务的关键步骤。在此过程中，我们在特定任务的数据集上进一步训练模型，以便更准确地进行预测或分类。...然后，在微调过程中，同时更新BERT模型和分类层的权重。...完成微调后，我们可以在测试数据集上评估模型的性能。
近日，我院晏星老师联合李占清教授、赵传峰教授及其合作者在深度学习模型的可解释性研究中取得重要进展。...模型精度VS模型可解释性 我们能否即保证深度学习模型的准确性，同时再提高它的可解释性呢？...在EntityDenseNet的基础上，加入了“宽”的部分，而宽的这部分我们使用具有很强解释能力的一般线性模型联合构成SIDLM。...深度学习模型挖掘全球尺度fAOD和FMF影响因子 以上所有研发的可解释性深度学习模型，团队已经上传到云上（http://8.141.49.119:8888/lab），欢迎各位师生使用，用于计算和解译其它数据...同时，云中的模型可自行设计相应架构和参数，仅通过5步即可实现模型的训练和应用（图5）。目前云已经过内部测试1年，只要数据格式能在随机森林模型中使用，就可适用于以上所有模型。
目前获得的学习成果已被迁移和微调应用于各种语言任务，例如对文本进行分类，翻译文本等。...它仅使用Transformers的解码器部分。您也可以应用所学到的知识（迁移学习）并开始从左向右解释单词（单向）。 当您学习语言的不同方面时，您会意识到接触各种文本对于应用迁移学习非常有帮助。...序列"是指BERT的输入序列，可以是一个句子或两个句子一起 输入序列 每个序列的第一个标记始终是唯一的分类标记[CLS]。成对的句子被打包成单个序列，并使用特殊标记[SEP]分隔。...NSP在诸如问题回答（QA）和自然语言推断（NLI）之类的NLP任务中很有帮助。 微调BERT 我们可以将两种策略应用于针对下游任务的预训练语言表示形式：基于特征的和微调。 BERT使用微调方法。...应用微调的优势 利用迁移学习：经过训练的BERT已经对该语言的许多语义和语法信息进行了编码。因此，训练精调模型所需的时间更少。
我非常喜欢 Jacob 的东西，他以前也是微软的优秀员工。」 BERT 官方预训练模型 在众多研究者的关注下，谷歌发布了 BERT 的实现代码与预训练模型。...对于二分类任务，在抽取一个序列（A+B）中，B 有 50% 的概率是 A 的下一句。...此外，作者在论文中还表示因为每次只能预测 15% 的词，因此模型收敛比较慢。 微调过程 最后预训练完模型，就要尝试把它们应用到各种 NLP 任务中，并进行简单的微调。...但是基于给定的超参数，BERT-Base 模型在不同任务上的微调应该能够在一块 GPU（显存至少 12GB）上运行。...这里主要介绍如何在句子级的分类任务以及标准问答数据集（SQuAD）微调 BERT-Base 模型，其中微调过程主要使用一块 GPU。而 BERT-Large 模型的微调读者可以参考原项目。
1 简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战 2 论文1《Convolutional Neural...2.5 训练方案 在倒数第二层的全连接部分上使用Dropout技术，Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来...我们以上图为例，图上用红色标签标注了5部分，结合这5个标签，具体解释下整个过程的操作，来看看CNN如何解决文本分类问题的。...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
3.5 微调过程 对于序列级分类任务，BERT微调很简单。为了获得输入序列的固定维度池化表征，我们对该输入第一个词块采取最终隐藏状态(例如，该变换器输出)，通过对应于特殊[CLS]词嵌入来构造。...此外，对于BERTLARGE，我们发现微调有时在小数据集上不稳定(如，某些运行会产生退化结果)，因此我们运行了几次随机重启并选择了在Dev集上性能最佳的模型。...•输出答案： 在云中 这种类型的跨度预测任务与GLUE的序列分类任务完全不同，但我们能以简单的方式调整BERT以在SQuAD上运行。...事实上，我们的单一BERT模型在F1得分方面优于顶级全体系统。如果我们只微调SQuAD(没有TriviaQA)，我们将失去0.1-0.4的F1得分，但仍然大幅超越所有现有系统。...5.4 基于特征的BERT方法 到目前为止呈现的所有BERT结果都使用了微调方法，其中将一个简单分类层添加到预训练模型，并且所有参数在下游任务上联合微调。
1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战。...2.5.训练方案 在倒数第二层的全连接部分上使用Dropout技术，Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来...我们以上图为例，图上用红色标签标注了5部分，结合这5个标签，具体解释下整个过程的操作，来看看CNN如何解决文本分类问题的。 4.1....（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
这个训练阶段被称为微调（Fine-Tuning），而且源自半监督序列学习和 ULMFiT。 为不熟悉这一主题的人解释一下：因为我们正在谈论分类器，那么我们就处于机器学习的监督学习领域。...现在该向你推荐我之前解释 Transformer 的文章了：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ ；Transformer 模型是 BERT...这是因为事实上 Transformer 在处理长期依赖方面优于 LSTM。 Transformer 的编码器-解码器结构使其能完美应用于机器翻译。但我们如何将其用于句子分类呢？...和 ELMo 一样，你也可以使用预训练后的 BERT 来创建语境化的词嵌入。然后你可以将这些嵌入输入你已有的模型——论文表明，在命名实体识别等任务上，该过程得到的结果并不比微调 BERT 差很多。...我认为这取决于具体任务。这篇论文考察了 6 种选择（对比得到了 96.4 分的微调模型）： ?
Attention机制在2016年被大量应用在nlp中，这里简单介绍Attention在AS任务上的应用。...因此Attention机制的设计一般被应用于时序模型中，通过时序状态设计Attention。...本文参考《Hierarchical Attention Networks for Document Classification》，该论文介绍了Attention机制在英文文本分类中的应用。...7：对模型输出的特征进行线性变换。 8：针对多类文本分类，需要将线性变换的输出通过softmax 参数设置 1:、这里优化函数采用论文中使用的Adam（尝试过SGD，学习速率0.1，效果不佳）。...将Attention机制应用在GRU和LSTM上，都取得了较好的性能提升，基于Attention的LSTM模型性能稍胜GRU模型。 附录 ? words.txt ? train.txt ?
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