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Dont stop pretraining,

实验中,作者采用的是「RoBERTa模型针对4个领域语料进行预,得到4个领域的预模型」。 实验很简单,就是各任务用各领域的语料再一定步数后,再进行fine tuning,实验结果如下图所示,DAPT就是用RoBERTa在各个领域的语料后,再针对该领域的具体任务进行fine 为了论证,「效果的提升并非是单单预模型时用了更多的数据」,作者还做多了一种实验,即用「非该任务的预模型进行fine tuning」,如对CS领域进行预,再应用于NEWS领域的下游任务,可以看到这样做 很自然的想法,「用任务相关的语料进行预,相对于用领域的语料,能更直接地提升模型的效果」。 DAPT+TAPT指先对领域语料,再对任务语料,是效果最佳的。

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自动机器学习之Auto-Keras与AutoML入门指南

Auto-Keras和AutoML使非深度学习专家能够以最小的深度学习领域知识或实际数据来他们自己的模型。 2.3.2 使用Auto-Keras实现我们的脚本:让我们使用Auto-Keras实现我们的脚本,打开train_auto_keras.py文件并插入以下代码:? 现在让我们初始化Auto-Keras时间列表:?上述代码是限定了一组-TIMES,包括小时。我们将使用Auto-Keras来探索更长的时间对精确度的影响。 仅仅60行代码,我们就完成了使用CIFAR-10示例脚本编写Auto-Keras,但是我们还没有完成......2.4 使用Auto-Keras神经网络让我们使用Auto-Keras我们的神经网络 在上图中,你可以看到时间(x轴)对使用Auto-Keras的总体准确度(y轴)的影响。较短的时间,即1小时和2小时,大约可以达到73%的准确性。

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    必备必考 | 调参技能之学习率衰减方案(一)—超多图直观对比

    下图1计算keras的标准学习率衰减 α = 0.01和 0.0140 的decay:? 使用ctrl + c方法来深度神经网络。在这里,我们以给定一个学习率一些epoch,并最终注意到验证性能停滞,然后ctrl + c停止程序,调整我们的学习率,并。 让我们加载我们的数据:# 加载和测试数据,然后将其缩放到范围print( loading CIFAR-10 data...) 在完成所有初始化后,让我们编译+我们的ResNet模型:# 初始化我们的优化器和模型,然后编译它opt = SGD(lr=1e-1, momentum=0.9, decay=decay)model 不要指望你能够神经网络并且“一次就完成” —— 很少,如果有的话,也会发生。相反,与自己一起设定期望,即你将运行许多实验和调整超参数。

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    基于keras中的回调函数用法说明

    kerasfit( self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=) 1. monitor:需要监视的量2. patience :当early stop被激活(如发现loss相比上一个epoch没有下降),则经过patience个epoch后停止。 3. verbose:信息展示模式4. mode:‘auto’,‘min’,‘max’之一,在min模式下,如果检测值停止下降则中止。在max模式下,当检测值不再上升则停止。 这样做会比较耗时,例如说在某一个epoch开始已经过拟合了,后面意义就不大了。 在书上看到的callback函数很好的解决了这个问题,它能够监测过程中的loss或者acc这些指标,一旦观察到损失不再改善之后,就可以中止,节省时间。

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    快来入门免费的Auto-Keras

    通过 AutoML 和 Auto-Keras,一个具备最少机器学习专业知识的程序员也可以应用这些算法,以最少的努力达到最佳水准。那么,如果你想知道为什么,请阅读下文。 想了解更多的关于 AutoML 的信息(以及如何使用 Auto-Keras 自动神经网络并进行调优),也请读下去。 残差网络或 squeezefire 网络微型架构持并搜索「NAS 搜索空间」,寻找更优的单元结构如果 AutoML 系统的用户是经验丰富的深度学习从业者,那他们可以选择:在比数据集小得多的子集上运行 用 Auto-Keras 实现脚本我们用 Auto-Keras 实现脚本。 但我们的工作还没有结束...利用 Auto-Keras 一个神经网络 接下来,我们将使用 Auto-Keras 我们自己的神经网络。

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    基于PyTorch的「Keras」:除了核心逻辑通通都封装

    这是一位披着 Keras 外衣的 PyTorchLightning 是 PyTorch 非常轻量级的包装,研究者只需要写最核心的和验证逻辑,其它过程都会自动完成。 因此这就有点类似 Keras 那种高级包装,它隐藏了绝大多数细节,只保留了最通俗易懂的接口。Lightning 能确保自动完成部分的正确性,对于核心逻辑的提炼非常有优势。 当我们开始构建新项目,最后你希望做的可能就是记录循环、多集群、float16 精度、提前终止、模型加载保存等等。 我们可以照常导入 PyTorch 模块,但这次不是承 nn.Module,而是承 LightningModel。然后我们只需要照常写 PyTorch 就行了,该调用函数还是调用。 这就比较类似 Keras 这类高级包装了,它将配置细节、循环体、以及日志输出等更加具体的信息全都隐藏了,一个 fit() 方法就能自动搞定一切。

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    兼容性Up!Object Detection API 现已支持 TensorFlow 2

    而现在我们支持将同步作为主要策略;我们的 TF2 模型可使用同步多 GPU 和 TPU 平台进行。与 Eager 模式兼容的小样本和推理的 Colab 演示。 github.comtensorflowmodelsblobmasterresearchobject_detectioncolab_tutorialseager_few_shot_od_training_tf2_colab.ipynb通过此次迁移,我们希望在支持 我们将维护通过 tf-slim 实现的 TF1 主干网络,并引入通过 Keras 实现的 TF2 主干网络。然后,根据用户运行的 TensorFlow 版本,启用或禁用这些模型。 在接下来的几个月里,我们会将大型代码库从 TF1 迁移到 TF2。 TensorFlow Object Detection API 的 TF1.x 用户,而 TF2 流水线尚不支持您非常喜欢的某个功能,那么我们建议您在 GitHub 上积极分享自己的想法与建议,这将有助于我们在发布功能模型时确定优先级

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    【经验分享】如何使用keras进行多主机分布式

    模型在这里,我们使用tf.keras.Sequential API来构建和编译一个简单的卷积神经网络 Keras 模型,用我们的 MNIST 数据集进行。 注意:有关构建 Keras 模型的详细说明,请参阅TensorFlow Keras 指南。 (其中步骤跨工作器和副本同步)、异步步骤未严格同步)。 由于所有工作器在 epochs 和 steps 方面保持同步,因此其他工作器将需要等待失败或被抢占的工作器重新启动才能。 现在,每个工作器都将读取先前保存的检查点文件,并获取其以前的状态,从而使群集能够恢复同步,然后

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    Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

    下面的示例使用 Keras API 加载 MNIST 数据集,并创建数据集中前九张图像的图。运行示例加载 MNIST 和测试数据集并打印它们的形状。 安装 Keras。导入库和模块。从 MNIST 加载图像数据。为 Keras 预处理输入数据。为 Keras 预处理类标签。定义模型架构。编译模型。在数据上拟合模型。根据测试数据评估模型。 为了让本教程进行,我们不打算在这里讨论理论或数学。仅此一项就是一个丰富而多肉的领域,我们向那些想要了解更多信息的人推荐前面提到的CS231n类。 第 9 步:在数据上拟合模型。为了拟合模型,我们所要做的就是声明要的批次大小和时期数,然后传入我们的数据。 为了学习,我们建议在 Keras 和斯坦福大学的计算机视觉课程中学习其他示例模型。

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    Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

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    独家 | 教你使用Keras on Google Colab(免费GPU)微调深度神经网络

    本文将指导您如何使用Google上的Keras微调VGG-16网络。简介在CPU上深度神经网络很困难。 让我们第4节,使用这个数据集构建一个简单的神经网络。4. 微调您的神经网络将数据集下载到Colab后,现在让我们在前景分割域中对Keras模型进行微调。请按照以下步骤操作:步骤a. 我们将学习率设置为5e-4,batch_size为1,validation_split为0.2,max-epochs为100,当验证损失连5次迭代没有改善时将学习率降低10倍,并在验证损失连10次迭代没有改善时提前停止 您还学习了如何在前景分割域中微调Keras模型,您可能会发现它在您未来的研究中很有趣。如果您喜欢这篇文章,请随时分享或鼓掌。祝愉快!?? 在生统道路上摸爬滚打,热爱数据,期待未来。

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    终版API已定型,TensorFlow 2.0 Beta蜕变归来

    同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持,如简化定制化循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。 但是对 TensorFlow Extended (TFX) 组件和端到端管道的支持工作仍在。 在 Alpha 版本发布后,TensorFlow 团队已经解决了超过 100 个 Github 的 issue,并仍对剩余的 issue 进行解决,他们希望开发者能够在提供相关的建议和反馈。 在 release candidate(RC)版本发布前,TensorFlow 团队会完成云 TPU 和 TPU 对 Keras 模型的支持,对 Tensorflow 的表现进行优化,并解决更多用户提出的问题 同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略,如对定制化循环的支持,以及对 Keras 子类模型的支持。

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    TensorFlow 2.0 Beta 已来,RC 还会远吗?

    同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持,如简化定制化循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。 但是对 TensorFlow Extended (TFX) 组件和端到端管道的支持工作仍在。 在 Alpha 版本发布后,TensorFlow 团队已经解决了超过 100 个 Github 的 issue,并仍对剩余的 issue 进行解决,他们希望开发者能够在提供相关的建议和反馈。 在 release candidate(RC)版本发布前,TensorFlow 团队会完成云 TPU 和 TPU 对 Keras 模型的支持,对 Tensorflow 的表现进行优化,并解决更多用户提出的问题 同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略,如对定制化循环的支持,以及对 Keras 子类模型的支持。

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    终版API已定型,TensorFlow 2.0 Beta蜕变归来

    同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持,如简化定制化循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。 但是对 TensorFlow Extended (TFX) 组件和端到端管道的支持工作仍在。 在 Alpha 版本发布后,TensorFlow 团队已经解决了超过 100 个 Github 的 issue,并仍对剩余的 issue 进行解决,他们希望开发者能够在提供相关的建议和反馈。 在 release candidate(RC)版本发布前,TensorFlow 团队会完成云 TPU 和 TPU 对 Keras 模型的支持,对 Tensorflow 的表现进行优化,并解决更多用户提出的问题 同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略,如对定制化循环的支持,以及对 Keras 子类模型的支持。

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    请谨慎使用预的深度学习模型

    毕竟,有一个经过大量数据和计算的模型,你为什么不利用呢?预模型万岁! 每个人都参与其中每一个主流框架,如Tensorflow,Keras,PyTorch,MXNet等,都提供了预先好的模型,如Inception V3,ResNet,AlexNet等,带有权重:Keras 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时,一些预先好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。 Keras当前实现的问题是,当冻结批处理规范化(BN)层时,它在期间还是会使用mini-batch的统计信息。我认为当BN被冻结时,更好的方法是使用它在中学习到的移动平均值和方差。为什么? Vasilis还引用了这样的例子,当Keras模型从模式切换到测试模式时,这种差异导致模型性能显著下降(从100%下降到50%)。

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    经典!构建你的第一个神经网络识别数字

    1.数据来源在Yann LeCun的博客页面上下载开源的mnist数据库:http:yann.lecun.comexdbmnist此数据库包含四部分:数据集、数据集标签、测试数据集、测试数据集标签 也可以直接从keras建议的url直接下载:https:s3.amazonaws.comimg-datasetsmnist.npz其中数据集包含了60000张手写数字的图片和这些图片分别对应的标签; numpy,此处的seed为随机量的标签,可随意设置:from __future__ import print_functionimport numpy as npnp.random.seed(9999)结果如下所示。第一次迭代,通过对60000128个的batch,已经达到了比较好的结果,accuracy已经高达0.957。之后Loss值下降,精确度上升。 说明前9次迭代就已经了足够好的θ值和bias,不需要后11次。?

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    Keras多GPU

    Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行了,使用多GPU可以提高我们的过程,比如加速和解决内存不足问题。多GPU其实分为两种使用情况:数据并行和设备并行。 这里就给出数据并行的多GPU示例:from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model = get_model Originally defined at: 我使用单GPU的时候没有问题,改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决,将Tensorflow升级到1.4即可。 我在代码中为了保存最优的模型,加了这个callback:checkpoint = ModelCheckpoint(filepath=.cifar10_resnet_ckpt.h5, monitor= 还有其他的改法可以参考这篇博客: 使用多 gpu 并行并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题,思路都是一样的,只是改法不同。这样就能够成功使用多GPU啦。

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    【前沿】TensorFlow Pytorch Keras代码实现深度学习大神Hinton NIPS2017 Capsule论文

    今天相关关于这篇论文的TensorFlowPytorchKeras实现相开源出来,让我们来看下。? id=HJWLfGWRb) about capsules(submitted to ICLR 2018),CapsNet-Keras依赖包Kerasmatplotlib使用方法第一步 安装 Keras 具体可以参考 capsulenet.py测试假设你已经有了用上面命令好的模型,模型将被保存在 resulttrained_model.h5. 现在只需要使用下面的命令来得到测试结果。 如果你的电脑没有GPU来模型,你可以从https:pan.baidu.coms1hsF2bvY下载预先好的模型结果主要结果运行 python capsulenet.py: epoch=1 代表一个 学习率decay还没有经过调试, 我只是试了一次,你可以接微调。

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    【前沿】TensorFlow Pytorch Keras代码实现深度学习大神Hinton NIPS2017 Capsule论文

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