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2019最新实战！给程序员的7节深度学习必修课，最好还会Python！

课程将涉及的应用案例 本次课程设计关键应用包括： 计算机视觉（例如按品种分类宠物照片） 图像分类 图像定位（分割和激活图） 图像关键点 NLP（如电影评论情绪分析） 语言建模 文档分类 表格数据（如销售预测...最后，还会介绍“标签”的问题，并了解 fast.ai 所提供的功能，如可以轻松将标签添加到图像中。...也就是说，每个Planet 图像可包含多个标签，而之前看过的数据集，每个图像只有一个标签。此外，可能还需要对多标签数据集进行修改。 ?...在学习 NLP 的过程中，我们将通过覆盖表格数据（如电子表格和数据库表格）以及协作过滤（推荐系统）来完成使用的编码器深度学习的实际应用。...在课程中期，我们主要研究了如何在每个关键应用领域中构建和解释模型，包括：计算机视觉、NLP、表格数据、协同过滤等。

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GPT调教指南：让你的语言模型性能时时SOTA，资源已公开

△ T5文本到文本框架示例（来源：Google AI Blog） 在这一过程中，会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型，如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。...因此，在测试过程中，作者只提取模型预测的、在 ? 后的单词，并将该单词作为预测的情感标签。 现在，实验开始！...要实现这一点，可以设置「eos_token」，训练模型在分类标签后进行预测。 第16行：用之前定义的函数加载和准备数据集。 第21-24行：为训练过程设置配置。...第27-31行：连接模型与训练数据集，开始训练。在「data_collator」中定义了如何处理训练数据。...在运行GPT-2代码，并在数据集拆分代码中执行三次不同的「random_state」操作时，我们观察到该模型实际上能够像预期那样进行完美预测。它能够预测标签，然后使用「eos_token」中断执行。

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    一种巧妙且简单的数据增强方法 - MixUp 小综述

    下⾯就从开⼭之作逐步简单的介绍下如何在NLP领域使⽤的吧。...y是one-hot标签，⽐如yi的标签为[0,0,1]，yj的标签为[1,0,0]，此时lambda为0.2，那么此时的标签就变为0.2*[0,0,1] + 0.8*[1,0,0] = [0.8,0,0.2...他的pytorch代码很简单： 实验 该论⽂仅仅在CV数据集上做了⼤量实验证明其有效性，⽽在NLP上并没有实验，下⾯介绍该⽅法在NLP数据集的有效性。...⼀个k层； 使⽤两组不同的数据前向传播到k层，然后对这两组隐层进⾏Mixup得到新的融合向量和新的label； 对新的向量继续向后⾯的层传播，直到输出预测值； 计算预测值和合成的新的label的损失，反向传播...实验 其中，有⼏个重要的参数需要说明⼀下: s: sub-sequence的⻓度⼤⼩ n: 该sub-sequence中有⽤标签（o为⽆意义标签）数据量 r: 选取数据集⽐例 alpha: Mixup

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    NLP中的少样本困境问题探究

    NLP中的文本增强技术总结 谈起文本增强技术，相信NLPer一定不会陌生，相关方法也是数不胜数。我们通常对标注数据集提供附加的感应偏置进行扩充，如何设计增强变换就变得至关重要。...Masked LM：借鉴预训练语言模型（如BERT）中的自编码语言模型，可以启发式地Mask词汇并进行预测替换。...对抗增强: 不同于CV领域利用GAN生成对抗进行数据增强[9]，NLP中通常在词向量上添加扰动并进行对抗训练，文献[10]NLP中的对抗训练方法FGM, PGD, FreeAT, YOPO, FreeLB...我们可以看出上式中第二项正是利用了熵最小化的思想，利用未标注数据和伪标签进行训练来引导模型预测的类概率逼近其中一个类别，从而将伪标签条件熵减到最小。...增强后的人工标签与strong增强后的预测标签共同构建一致性正则（KL散度）。

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    文本增强、半监督学习，谁才是 NLP 少样本困境问题更优的解决方案？

    2 NLP中的文本增强技术总结 谈起文本增强技术，相信NLPer一定不会陌生，相关方法也是数不胜数。我们通常对标注数据集提供附加的感应偏置进行扩充，如何设计增强变换就变得至关重要。...Masked LM：借鉴预训练语言模型（如BERT）中的自编码语言模型，可以启发式地Mask词汇并进行预测替换。...对抗增强: 不同于CV领域利用GAN生成对抗进行数据增强[9]，NLP中通常在词向量上添加扰动并进行对抗训练，文献[10]NLP中的对抗训练方法FGM, PGD, FreeAT, YOPO, FreeLB...我们可以看出上式中第二项正是利用了熵最小化的思想，利用未标注数据和伪标签进行训练来引导模型预测的类概率逼近其中一个类别，从而将伪标签条件熵减到最小。...增强后的人工标签与strong增强后的预测标签共同构建一致性正则（KL散度）。

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    小样本学习及其在美团场景中的应用

    单纯使用多个模型在预测时做集成会增加线上负担，因此我们利用多个模型对大量无标注数据进行预测，选取组合置信度较高的数据合并到训练集进行训练，最后将多个模型的优势集成到一个统一的模型上。...在不同任务的少量数据集上对模型进行微调，并使用微调后的模型生成新的句子。 2.1.2 增强样本使用 上面几种方式生成了一批数据增强文本，增强后的文本数量多、带噪音；原始标注数据数据量少、不含噪音。...而在Mean Teacher中，无标签数据的目标标签来自 Teacher模型的预测结果。...集成学习：训练多个不同的模型，如BERT模型、Mixup模型、半监督学习模型。 分别用每个模型预测数据池 （Unlabeled Data）的标签概率分布。...迭代思路：输入，初始少量标注数据、未标注数据池、深度学习模型。 标注数据集。 用训练模型，并对未标注数据池进行预测。 用对应的查询策略选择中需要标注的样本进行标注，并将其加入到标注数据集中。

    1.4K20

    【NLP】打破BERT天花板：11种花式炼丹术刷爆NLP分类SOTA！

    Q2: 标注是「人工」智能的精髓所在，如何省成本、鲁棒、高效地构建任务数据集？ 标签定义好后，就需要构建分类任务数据集。数据集构建，是日常工作的重要一环。既要省成本、也要鲁棒，更要高效。...扩充标注规模，数据增强最为关键：在标注规模较小的少样本场景下，可以通过文本增强方式扩充数据集，撬动数据杠杆。在《NLP中的少样本困境问题探究》一文中我们对有关的文本增强技术进行了详细探究。...可见，如果在NLP中能够构建类似于ImageNet那样大规模的有标签数据集，自训练“未来可期”。而联合自监督预训练和自训练可能会获得更大的增益。...为避免蒸馏后指标下降明显，我们可以采取以下方式改进： 数据增强：在蒸馏的同时引入文本增强技术，具体的增强技术可参考《NLP中的少样本困境问题探究》。TinyBERT就采取了增强技术，以辅助蒸馏。...其具体步骤为： 训练1：BERT在标注数据集A上finetune，训练一个bert_model； 伪标：bert_model对大量无标注数据U进行预测（伪标），然后根据置信度打分，选择高置信度的数据B填充到标注数据

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    理解GPT-3: OpenAI最新的语言模型

    微调包括对各自的预训练模型进行梯度更新，更新后的权重被存储起来，用于对各自的NLP任务进行预测 对大数据集的微调依赖 微调模型需要大量的自定义标签数据。...这是将预先训练好的模型扩展到标签数据有限的新领域的瓶颈。...使用下一个单词预测目标进行训练 学习方式:GPT-3通过很少的学习，学习时没有梯度更新 需要训练数据:GPT-3需要较少的训练数据。...模型可以从新数据中推断，不需要进行微调 该模型可以解决从未训练过的数据集上的问题。 GPT-3如何学习 传统上，预训练的模型是通过微调来学习适应新的任务的。...GPT 3模型在NLI任务中的表现很差 常识推理：常识推理数据集测试物理或科学推理技能的表现。

    2.3K40

    解密 BERT

    从Word2Vec到BERT：NLP对语言表示的探索 “自然语言处理领域最大的挑战之一就是训练数据的短缺。NLP是一个多元领域，任务繁多，大多数特定领域的数据集仅仅包含几千或几十万人工标注的数据。”...——谷歌AI Word2Vec和GloVe 预训练模型从大量未标注文本数据中学习语言表示的思想来源于词嵌入，如Word2Vec and GloVe。 词嵌入改变了进行NLP任务的方式。...由于这是一个二分类问题，将语料库中的句子分解为句子对就可以得到大量训练数据。与MLMs类似，作者也给出在进行下句预测任务时的注意事项。...训练数据中的50%，第二句是真实的下句 另外的50%，第二句是语料库中的随机句子 前50%的标签是‘IsNext’，后50%的标签是‘NotNext’ 在建模过程中结合遮掩语言模型（MLMs）和下句预测...我们的数据集也是这样，为此，需要对数据集进行预处理，然后再传入BERT： ? 现在，我们需要将清理后的数据集划分为训练集与验证集： 可以看到，即使只有很小的数据集，我们也很容易达到95%左右的准确率。

    3.5K41

    逐步蒸馏论文复现

    在上述选择中，只有球杆是用来打高尔夫的。研究者使用这些理由作为额外更丰富的信息在多任务训练设置中训练较小的模型，并进行标签预测和理由预测。...结合理由进行模型训练：利用生成的理由和预测标签，以多任务学习的方式训练小型模型，使其不仅能预测任务标签，还能学习生成对应的推理过程，从而提升模型的预测能力。...生成过程：利用提示模板为无标签数据集生成预测标签和理由，形成带有解释的伪标注数据 2.2 结合理由训练小模型 传统方法：直接微调预训练模型或利用LLMs生成的伪标签训练下游模型。...通过在输入中添加任务前缀（如“[label]”和“[rationale]”），指导模型在不同场景下生成标签或理由。...3.实验部分 3.1数据集 论文中使用了4个流行的基准数据集，涵盖3种不同的自然语言处理（NLP）任务，具体数据集和任务如下： 3.1.1自然语言推理（Natural Language Inference

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    Prompt Learning+自训练实战

    FewCLUE的部分数据集只有一百多条有标签样本，可以衡量模型在极少有标签样本下的泛化性能，发布后吸引了包括网易、微信AI、阿里巴巴、IDEA研究院、浪潮人工智能研究院等多家企业与研究院的参与。...除此之外，在针对句间关系任务，如中文自然语言推理任务OCNLI、中文对话短文本匹配任务BUSTM的实践中，我们使用在其他句间关系任务如中文自然语言推理数据集CMNLI、中文短文本相似度数据集LCQMC上进行预训练的模型参数作为初始参数...EFL的训练过程中，除了训练集的样本，还会进行负样本构造，训练过程中，在每个Batch里随机选择其他数据中的句子作为负样本，通过构造负样本进行数据增强。...虽然EFL模型需要训练新的分类器，但目前有很多公开的文本蕴含/句间关系数据集，如CMNLI、LCQMC等，可以通过在这些样本上进行持续学习(continue-train)，再将学习到的参数迁移到小样本场景中...自训练使用少量的标记数据和大量的未标记数据对模型进行联合训练，首先使用经过训练的分类器来预测所有未标记数据的标签，然后选择置信度较高的标签作为伪标签数据，将伪标记数据与人工标记的训练数据联合起来重新训练分类器

    1.2K20

    解密 BERT

    从Word2Vec到BERT：NLP对语言表示的探索 “自然语言处理领域最大的挑战之一就是训练数据的短缺。NLP是一个多元领域，任务繁多，大多数特定领域的数据集仅仅包含几千或几十万人工标注的数据。”...——谷歌AI Word2Vec和GloVe 预训练模型从大量未标注文本数据中学习语言表示的思想来源于词嵌入，如Word2Vec and GloVe。 词嵌入改变了进行NLP任务的方式。...由于这是一个二分类问题，将语料库中的句子分解为句子对就可以得到大量训练数据。与MLMs类似，作者也给出在进行下句预测任务时的注意事项。...训练数据中的50%，第二句是真实的下句 另外的50%，第二句是语料库中的随机句子 前50%的标签是‘IsNext’，后50%的标签是‘NotNext’ 在建模过程中结合遮掩语言模型（MLMs）和下句预测...现在，我们需要将清理后的数据集划分为训练集与验证集： from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集与验证集 X_tr, X_val

    1.2K10

    Pytorch用BERT对CoLA、新闻组文本数据集自然语言处理NLP：主题分类建模微调可视化分析

    通过从数据准备、模型微调、训练过程到结果分析等一系列环节的阐述，并结合如 CoLA 数据集等具体示例，展示如何借助 BERT 及相关工具构建高质量 NLP 模型，以助力该领域的研究与实践。...可以利用 BERT 从文本数据中提取高质量的语言特征，也可以使用自己的数据针对特定任务（如分类、实体识别、问答等）对其进行微调，以产生最先进的预测结果。...测试集上的性能评估 （一）数据准备 在对测试集进行评估之前，需要先对测试数据进行准备，使其格式与训练数据一致，以便能够应用训练好的模型进行预测。...（二）在测试集上进行预测 准备好测试数据后，就可以使用微调后的模型在测试集上进行预测了 在上述代码中，首先将模型设置为评估模式，然后对测试数据加载器中的每个批次数据进行处理，包括将数据移动到GPU上、执行前向传播计算预测值...、将预测结果和真实标签移动到CPU上并进行存储等操作，最终完成对整个测试集的预测。

    13910

    广告行业中那些趣事系列40：广告场景文本分类任务样本优化实践汇总

    02 通过主动学习又快又好获取人工标注数据集 2.1 主动学习的作用 上面也说过NLP文本分类任务属于有监督学习，需要一定数量的人工标注数据作为训练集。...； B标注专家对样本进行标注并将标注样本保存到标签数据集中； C构建机器学习模型，使用标签数据集作为训练集进行模型训练。...系统的核心思想是利用少量的带标签数据集从海量的无标签数据集中扩展伪标签数据加入到训练样本中，通过自训练流程不断的提升分类器效果。...如果有提升则说明D3有效，将D3加入到D2中，并进入后续流程； S4使用新的分类器fi去预测D0数据集，这里进入了小循环自训练流程； S5将S4得到的伪标签数据集使用PseudoLabel筛选策略得到Pseudo...整个半监督流程可以应用到更广泛的分类任务中，包括NLP场景、CV场景等等，我们将模型训练、评估和预测流程通过脚本进行定制化，对于使用方来说仅仅需要关注数据流转过程即可。

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    NLP小数据集训练指南

    数据增强 数据增强是一种通过更改训练数据而不改变数据标签的方式来创建更多训练数据的方法。 在计算机视觉中，许多图像变换的方法被用于数据集大小进行扩增，例如翻转、裁剪、缩放、旋转等。 ?...在计算机视觉中，从预先训练的ImageNet模型开始是解决问题的一种常见的做法，但是NLP没有像ImageNet那样可以用于迁移学习的大型数据集。 ?...一个关于预训练语言模型很棒的博客： http://ruder.io/nlp-imagenet/ 预训练无监督或自监督学习 如果掌握大量无标签数据，我们可以使用无监督的方法如自动编码器或掩码语言模型去训练模型...自监督是一种非常好的预训练方法，但通常很难分辨出代理标签与真实标签的关联。 使用现成的网络进行预训练 在很多公司中，大部分用于不同任务的机器学习模型都建立在相同的数据集或类似的数据集上。...但是当你没有大量数据时，通过特征工程帮助网络学习复杂模式可以大大提高性能。例如，在我对新闻文章的分类过程中，作者、报刊、评论数、标签以及更多特征可以帮助预测标签。

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    NLP小数据集训练指南

    数据增强 数据增强是一种通过更改训练数据而不改变数据标签的方式来创建更多训练数据的方法。 在计算机视觉中，许多图像变换的方法被用于数据集大小进行扩增，例如翻转、裁剪、缩放、旋转等。...在计算机视觉中，从预先训练的ImageNet模型开始是解决问题的一种常见的做法，但是NLP没有像ImageNet那样可以用于迁移学习的大型数据集。...一个关于预训练语言模型很棒的博客： http://ruder.io/nlp-imagenet/ 预训练无监督或自监督学习 如果掌握大量无标签数据，我们可以使用无监督的方法如自动编码器或掩码语言模型去训练模型...自监督是一种非常好的预训练方法，但通常很难分辨出代理标签与真实标签的关联。 使用现成的网络进行预训练 在很多公司中，大部分用于不同任务的机器学习模型都建立在相同的数据集或类似的数据集上。...但是当你没有大量数据时，通过特征工程帮助网络学习复杂模式可以大大提高性能。例如，在我对新闻文章的分类过程中，作者、报刊、评论数、标签以及更多特征可以帮助预测标签。

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    【干货】NLP中的迁移学习教程来啦！（238页PPT下载）

    经典的监督机器学习范式是基于对使用单个数据集的任务的单个预测模型的孤立学习。这种方法需要大量的训练示例，并且对于定义明确、范围狭窄的任务效果最好。...我们将概述NLP中的现代迁移学习方法，如何对模型进行预培训，它们所学习的表示捕获哪些信息，并回顾有关如何在下游NLP任务中集成和适应这些模型的示例和案例研究。 什么是迁移学习？...注重高效算法利用丰富的数据 监督预培训： 在视觉上非常常见，由于缺乏大的监控数据集，在NLP中较少见。...机器翻译 句子表达的NLI 从一个问答数据集到另一个问答数据集的任务特定传输 目标任务和数据集 目标任务通常是受监控的，跨越一系列常见的NLP任务： 句子或文档分类（如情感） 句子对分类（如NLI、释义...） 字级（例如序列标记、提取性问答） 结构化预测（如解析） 生成（例如对话、总结） 具体示例——词向量 单词嵌入方法（例如word2vec）每个单词学习一个向量 主题：从单词到语境中的单词 主题：从单词到语境中的单词

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    【干货指南】机器学习必须需要大量数据？小数据集也能有大价值！

    数据增强 数据增强是一种通过更改训练数据而不改变数据标签的方式来创建更多训练数据的方法。 在计算机视觉中，许多图像变换的方法被用于数据集大小进行扩增，例如翻转、裁剪、缩放、旋转等。...在计算机视觉中，从预先训练的ImageNet模型开始是解决问题的一种常见的做法，但是NLP没有像ImageNet那样可以用于迁移学习的大型数据集。...一个关于预训练语言模型很棒的博客： http://ruder.io/nlp-imagenet/ 预训练无监督或自监督学习 如果掌握大量无标签数据，我们可以使用无监督的方法如自动编码器或掩码语言模型去训练模型...自监督是一种非常好的预训练方法，但通常很难分辨出代理标签与真实标签的关联。 使用现成的网络进行预训练 在很多公司中，大部分用于不同任务的机器学习模型都建立在相同的数据集或类似的数据集上。...但是当你没有大量数据时，通过特征工程帮助网络学习复杂模式可以大大提高性能。例如，在我对新闻文章的分类过程中，作者、报刊、评论数、标签以及更多特征可以帮助预测标签。

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    5分钟 NLP ：Hugging Face 主要类和函数介绍 🤗

    Hugging Face 是一个开源库，用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库，用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。...（对于这个特定示例，值为“POSITIVE”或“NEGATIVE”）和一个分数（即预测标签的分数）。...它的目标是二元（正面和负面）分类，只有句子级别的标签。可以直接使用 load_dataset 函数加载数据集。...test: Dataset({ features: ['sentence', 'label', 'idx'], num_rows: 1821 }) }) 数据集已经被分为训练集...最后还演示了如何使用最重要的两个类 AutoModel 和 AutoTokenizer和如何在本地保存和加载模型，通过以上的介绍我想已经可以使用Hugging Face库开始你的NLP之旅了。

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    使用NeMo快速完成NLP中的信息抽取任务，英伟达专家实战讲解，内附代码

    ；然后，我将介绍如何基于NeMo构建命名实体识别数据集，同时介绍 NeMo工具库中使用的信息抽取模型；最后，我们将进入代码实战环节，跟大家分享如何使用NeMo训练中文命名实体识别模型，完成中文命名实体识别任务...如上图右侧，在实际操作中可以将命名实体识别理解成对命名实体标签进行多分类的任务。模型通过计算对向量化之后的标签进行分类，来预测文本与标签之间的对应关系。...构建适用于NeMo的NER数据集 想要在NeMo中通过结合BERT等模型实现NER任务，首先要构建适合NeMo的数据集格式，目前NeMo工具库支持BIO、BIOSE和IOB三种标注模式的数据集。...对于一些用IOB方式标注的数据集，NeMo也提供标注数据集格式转换的脚本（https://github.com/NVIDIA/NeMo/blob/stable/examples/nlp/token_classification...代码实战：使用NeMo快速完成NER任务 接下来，奕澎老师通过代码演示，分享了如何在NeMo中快速构建命名实体识别任务，大家可观看视频回放继续学习。

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