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当我在微调的时候我在微调什么?

微调效果到底好不好,微调之后的词向量表示是否有效,可以直接用针对下游任务的分类器的准确度来衡量。只有微调效果足够好时,分类效果才够准。 DIRECTPROBE 基于聚类的探针。 通过比较微调前后不同簇之间的距离,可以量化微调之后的词向量表示的变化。 分类器探针接到BERT输出层,跟着BERT一起微调。为了降低微调过程中不稳定性的影响,同一个任务作者使用不同的初始化参数进行了五次微调。 使用原始train对BERT~small~进行微调微调前后均只使用subtrain训练分类器。分类器的训练不参与微调。 如下图所示,微调前分类器在subtest和test上的学习曲线一致。 随着层数的增加,不同簇之间的距离也随之增大,即微调时高层在表示空间上的变化比下层的更大。 下图横轴为微调过程中梯度更新的次数,纵轴为微调前后表示空间的相似度。

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Ubuntu系统微调

本章讲述了基本的基于命令行界面的系统配置方法。在学习本章前,你需要先阅读 Ubuntu 系统安装提示, 第 3 章.

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    PyTorch模型微调实例

    其实就是为了我们进行微调使用的。 什么是微调 针对于某个任务,自己的训练数据不多,那怎么办? 这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力,只能靠微调已经训练好的模型。 2. 我个人的理解,微调应该是迁移学习中的一部分。微调只能说是一个trick。 如何微调 对于不同的领域微调的方法也不一样,比如语音识别领域一般微调前几层,图片识别问题微调后面几层,这个原因我这里也只能讲个大概,具体还要大神来解释: 对于图片来说,我们CNN的前几层学习到的都是低级的特征 微调实例 这里面我们使用官方训练好的resnet50来参加kaggle上面的 dog breed 狗的种类识别来做一个简单微调实例。

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    「R」生存图微调

    survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。读者需要记住的是,该...

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    【latex】LATEX微调公式间距

    这时候就利用微调来完成。 例如。 命令加在公式-1中,如加在等号两侧,如加在某些 + 号两侧,来微调,缩短公式长度。 % 公式-2 \begin{eqnarray} \dot{x}(t)\!=\!

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    再谈迁移学习:微调网络

    在那篇文章中,我还提到了另外一种迁移学习:微调网络,这篇文章就来谈谈微调网络。 而微调网络则如下图所示: ? 通常情况下,新替换的全连接层参数要比原来的全连接层参数要少,因为我们是在比较小的数据集上进行训练。 相比特征提取这种迁移学习方法,网络微调通常能得到更高的准确度。 但记住,天下没有免费的午餐这个原则,微调网络需要做更多的工作: 首先训练时间很长,相比特征提取只做前向运算,然后训练一个简单的Logisitic回归算法,速度很快,微调网络因为是在很深的网络模型上训练, 训练 微调网络的训练和之前谈到的模型训练过程差不多,只是多了一个freeze层的动作,实际上是进行两个训练过程。如何固定层的参数呢?

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    用多个类别来进行微调

    有时css的类基本设计好了,对于大多数的标签都能够实用,但却又个别的不行。如,菜单项,绝大多数都是2个字的,总体上按照这个宽度来设计,但还有...

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    ggplot2-图形微调(1)

    绘图过程中,通过给图形中添加适量的注释(图形、公式、注释)以及图形整体的外观,可以使读图者更快速、更准确的了解图形表达的含义。

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    微调︱caffe中fine-tuning模型三重天(函数详解、框架简述)+微调技巧

    num_classes代表要微调的模型原来的标签数量。 learn_all状态二与状态三主要区别,决定着是否训练卷积层。 三、三重天的状态简述 前篇也有提到模型fine-tuning的时候,官方文档《Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition》中的三种微调状态 四、微调注意事项 本文参考:实验 | 百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛 . 1、为什么要微调

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    微调的BERT回答问题

    我们将使用一个已经从HuggingFace Transformers库微调Bert模型来回答问题,从CoQA数据集的基础上。 我确信,通过查看代码,你将认识到为我们的目的使用微调模型是多么容易。 对于文本分类这样的任务,我们需要对数据集进行微调。但是对于问答任务,我们甚至可以使用已经训练过的模型,即使我们的文本来自完全不同的领域,也能得到不错的结果。 为了得到好的结果,我们使用了一个BERT模型,这个模型在 SQuAD 基准上进行了微调

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    预训练和微调_pre-listening

    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。 所以,预训练就是指预先训练的一个模型或者指预先训练模型的过程;微调 就是指将预训练过的模型作用于自己的数据集,并参数适应自己数据集的过程。 微调的作用 在CNN领域中。 比如VGG,Inception等模型都提供了自己的训练参数,以便人们可以拿来微调。这样既节省了时间和计算资源,又能很快的达到较好的效果。

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    用于发票识别的微调 Transformer 模型

    在本教程中,我们将直接从 Huggingface 库中克隆模型,并在我们自己的数据集上对其进行微调。但首先,我们需要创建训练数据。 S-INVOICE_ID S-INVOICE_NUMBER S-MONTANT_HT_ID S-MONTANT_HT S-SELLER S-TTC S-TTC_ID S-TVA S-TVA_ID 微调 LayoutLM 模型: 在这里,我们使用带有 GPU 的 google colab 来微调模型。 这将在数据集上进行微调。 该模型可以在任何其他半结构化文件上进行微调,例如驾照、合同、政府文件、财务文件等。 如果你喜欢这篇文章,请点赞和分享!

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    Java性能微调之数据库性能

    总之,Java性能调试有两个方向:一个是在微调思路上做细做深,但是这对于有大量代码的关键业务运行场合几乎是很难实现,没有一个探测仪器不会对生产现场的稳定性不产生影响,看病X光扫描还会影响健康呢,但是没有

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    文本分类上分微调技巧实战

    目录 引言 How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文 微调策略 ITPT:继续预训练 学术论文分类挑战赛微调 huggingface工具介绍 bert模型介绍 数据创建 模型定义 模型训练与评估 模型改进 How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文 微调策略 处理长文本 我们知道BERT 我们可以使用三种不同的截断文本方法来执行 BERT 微调。 文本研究了来自不同层的特征的有效性, 然后我们微调模型并记录测试错误率的性能。 ? 我们用不同的学习率对 BERT 进行了微调,发现需要较低的学习率,例如 2e-5,才能使 BERT 克服灾难性遗忘问题。 在 4e-4 的较大学习率下,训练集无法收敛。 ?

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    运动修剪:微调的自适应稀疏(CS CL)

    我们建议使用运动修剪,这是一种更简单,确定性的一阶权重修剪方法,它更适合于预训练的模型微调。我们为该方法提供了数学基础,并将其与现有的零阶和一阶修剪方法进行了比较。

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    如何微调BERT模型进行文本分类

    在本文中,我们将尝试微调用于文本分类的 BERT 模型,使用 IMDB 电影评论数据集检测电影评论的情绪。 我们已经快速了解了什么是BERT ,下面开始对 BERT 模型进行微调以进行情感分析。我们将使用 IMDB 电影评论数据集来完成这项任务。 我们将使用预训练的“bert-base-uncased”模型和序列分类器进行微调。为了更好地理解,让我们看看模型是如何构建的。 训练微调BERT模型 在开始训练模型之前,请确保已启用 GPU 运行时加速。否则,训练模型可能需要一些时间。 总结 这就是这篇关于使用 IMDB 电影评论数据集微调预训练 BERT 模型以预测给定评论的情绪的文章的全部内容。如果您对其他微调技术有兴趣,请参考 Hugging Face 的 BERT 文档。

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    Huggingface🤗NLP笔记7:使用Trainer API来微调模型

    下载本地可直接运行):https://github.com/beyondguo/Learn_PyTorch/tree/master/HuggingfaceNLP ---- 使用Trainer API来微调模型

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    2021年如何科学的“微调”预训练模型?

    那么如何科学的“微调”“预训练模型”自然而然便成为了一个重要的研究课题/方向/必备知识啦。 什么是“微调”Fine-tune? “微调”这个词并不是NLP的专用名词,早在CV起飞的年代,“微调”就已经被广泛使用了,当时将深度学习模型在ImageNet上预训练,然后在自己的任务上“微调”模型的部分参数,便是当年CV模型训练的常规方法 所以“微调”也像字面意思一样,对模型参数“微微”调整。 如果是随机初始化并从头开始训练网络则!=“微调”。 因此常规的“微调”通常也使用更小的learning rate对模型进行训练。 学习了什么是“微调”,什么是“预训练”之后,我们来看看近些年“微调”预训练的方法都有哪些。 “微调”预训练模型 我们知道微调的时候存在两种情况:预训练任务和目标任务相同、不相同。 本文暂时不包含微调预训练的另外2个话题:1、微调模型的稳定性;2、如何高效进行微调

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    PyTorch 1.0 中文官方教程:Torchvision 模型微调

    译者:ZHHAYO 作者: Nathan Inkawhich 在本教程中,我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型,所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成 本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将为微调任意的PyTorch模型建立一个直觉。 由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 在本文档中,我们将执行两种类型的迁移学习:微调和特征提取。 在微调中,我们从一个预训练模型开始,然后为我们的新任务更新所有的模型参数,实质上就是重新训练整个模型。

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    从零开始学Pytorch(十六)之模型微调

    微调 在前面的一些章节中,我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。 本节我们介绍迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning)。如图9.1所示,微调由以下4步构成。 在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型,即源模型。 我们将从头训练输出层,而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。 Image Name 当目标数据集远小于源数据集时,微调有助于提升模型的泛化能力。 我们将基于一个小数据集对在ImageNet数据集上训练好的ResNet模型进行微调。该小数据集含有数千张包含热狗和不包含热狗的图像。我们将使用微调得到的模型来识别一张图像中是否包含热狗。 由于是在很大的ImageNet数据集上预训练的,所以参数已经足够好,因此一般只需使用较小的学习率来微调这些参数,而fc中的随机初始化参数一般需要更大的学习率从头训练。

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