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BERT知识蒸馏Distilled BiLSTM

结合知识蒸馏的思想,Distilled BiLSTM[1]将BERT模型当作Teacher模型,对Fine-tuned BERT进行蒸馏,使得蒸馏得到的Student模型BiLSTM模型与ELMo模型具有相同的效果 Distilled BiLSTM 在对BERT蒸馏过程中,选择了两个特定的任务,一个是分类任务,另一个则是句子对任务。 2.2.1. Teacher模型 在Distilled BiLSTM,Teacher网络为Fine-tuned BERT模型,BERT模型的结构如下图所示: 假设BERT模型对句子抽取出的向量为 \mathbf{h Student模型 在Distilled BiLSTM中,Student模型为一个单层的BiLSTM模型,BiLSTM网络结构如下图所示: 在分类任务中,参考文献[1]中将最后一个隐层状态concat 总结 Distilled BiLSTM是对于知识蒸馏较为一般性的实践,将BERT模型(Teacher)蒸馏到一个简单的BiLSTM模型(Student),蒸馏的目标函数中的蒸馏loss也是采用了对比logits

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NLP中的知识蒸馏论文 Distilled BiLSTM解读

论文题目:Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks 论...

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