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Fine-Tuning
提示学习Prompt介绍
下游任务的目标与预训练的目标差距过大导致提升效果不明显,微调过程中依赖大量的监督语料降低语义差异:预训练任务主要以(MLM)为主,而下游任务则重新引入新的训练参数,因此两个阶段的目标通常有较大差异;避免过拟合:由于再
Fine-tuning
帅奇奇的博客
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2022-12-20 19:02
机器学习算法
python
1024程序员节
人工智能
机器学习
【分布外检测】《Energy-based Out-of-distribution Detection》 NIPS‘20
还提出一个基于能量的正则化项,用来针对性
fine-tuning
模型。
chad_lee
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2022-12-19 15:08
论文解读
分布外检测
异常检测
机器学习
深度学习
python
R-CNN论文解读
博文目录R-CNN概要思路R-CNN流程概述预训练大型分类网络基于特定数据集微调网络训练目标分类器SVMs训练目标回归器R-CNN细节剖析IOU解决类别标注问题
fine-tuning
与SVM正负样本定义不一样的问题非极大值抑制
enginelong
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2022-12-19 08:38
论文学习
计算机视觉
【自监督论文阅读笔记】Contrastive Learning Rivals Masked Image Modeling in
Fine-tuning
via Feature Distillation
掩码图像建模(MIM)学习表示具有非常好的微调性能,盖过了以前流行的预训练方法,如图像分类、实例对比学习和图像-文本对齐。在本文中,证明了这些预训练方法的较差微调性能可以通过以特征蒸馏(FD)形式的简单后处理来显著改善。特征蒸馏将旧的表示转换成新的表示,新的表示具有一些期望的属性,就像MIM产生的那些表示一样。这些属性,我们统称为optimizationfriendliness优化友好性,通过一组
YoooooL_
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2022-12-14 15:10
论文阅读笔记
论文阅读
深度学习
人工智能
机器学习
计算机视觉
对YoloV5的backbone进行self-supervised learning以及
fine-tuning
文章目录应用场景分离出YoloV5的backbone基于主干网络的自监督训练基于冻结主干梯度的模型预训练模型训练应用场景当你的数据集存在标注数据占比较小,无标注数据占大头的时候,可以考虑下自监督学习来提高主干网络的视觉表征能力,有关自监督学习的论文可以参考这篇博文。分离出YoloV5的backbone将YoloV5的backbone写成一个图像分类网络classYoloBackbone(BaseM
点PY
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2022-12-14 05:55
图像处理Demo
python
深度学习
开发语言
【论文理解 AAAI 2021】A search based
fine-tuning
strategy for few-shot learning
内容概览前言一、整体思想1.研究背景2.微调策略设计二、算法流程1.训练特征提取器2.遗传算法选择最优学习策略3.新类上的微调三、实验结果总结前言这篇文章被AAAI2021录用,于2021年2月挂在arxiv上,在arxiv上面的题目是PartialIsBetterThanAll:RevisitingFine-tuningStrategyforFew-shotLearning,论文的一作来自卡内基
辣椒油li
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2022-12-13 06:21
少样本学习
少样本学习
人工智能
迁移学习
PyTorch提高(一)
Fine-tuning
Finetuning模型微调一.什么是微调针对某一个任务,当自己训练数据不多时,我们可以找一个同类的别人训练好的模型,换成自己的数据,调整一下参数,再训练一遍,这就是微调。为什么要微调数据集本身很小,从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的。降低训练成本站在巨人的肩膀上,没必要重复造轮子迁移学习迁移学习几乎都是用在图像识别方向的。迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间,让模型可以通过一个
onion___
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2022-12-12 16:00
深度学习
pytorch
迁移学习
深度学习
Transformers训练和微调:Training and
Fine-tuning
Transformers种的模型类旨在兼容Pytorch和Tensorflow2,并且可以无缝地在其中使用。本节,会展示如何使用标准的训练工具从头开始训练或微调一个模型。此外,也会展示如何使用Trainer()类来处理复杂的训练过程。使用PyTorch来微调自定义任务模型在Transformers中,不以TF开头的模型类是Pytorch模型,这意味着你可以使用它们像Pytorch模型一样进行推理和
HMTT
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2022-12-10 15:03
#
Transformers
自然语言处理
机器学习
人工智能
震惊!三个万引大佬嘴仗,原来是为了他……?
象征性地打开论文,草草扫过去,嗯,迁移学习,嗯,新SOTA,嗯,计算需要的储存资源是
fine-tuning
的1%。哇哦,厉害,厉害,但这不影响我不想写呀?
夕小瑶
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2022-12-07 14:57
算法
机器学习
人工智能
深度学习
大数据
【目标检测】Fast R-CNN前言
目录:论文FastR-CNN前言总结一、概述1.背景2.R-CNN缺点3.SPPNet二、FastR-CNN简介三、ROIpoolinglayer四、
fine-tuning
一、概述1.背景简化了最先进的基于卷积网络的目标检测器的训练过程
旅途中的宽~
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2022-12-06 20:51
目标检测经典论文导读
目标检测
Fast
R-CNN
BERT基于transformer的双向编码器
BidirectionEcoderRepresentationsfromTransformers):左右信息,深的双向Transformer编码(enceder)模型基于特征的模型feature-based:ELMo,基于RNN基于微调的模型
fine-tuning
山上的小酒馆
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2022-12-03 20:09
bert
transformer
自然语言处理
深度学习
Pre-train 与
Fine-tuning
预训练顾名思义就是指之前被训练好的Model,比如很大很耗时间的model,你又不想从头training一遍。这时候可以直接download别人训练好的model,里面保存的都是每一层的parameter配置情况。(Caffe里对于ImageNet的一个model,我记得是200+M的model大小)。你有了这样的model之后,可以直接拿来做testing,前提是你的output的类别是一样的。
屋顶上的小贝
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2022-12-02 16:08
译(自编码器) Hinton2006---Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks
在这种“自动编码器(autoencoder)”网络中,梯度下降可以用来微调(
fine-tuning
)权值,但是只有在初始
大晴天下的多肉
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2022-12-02 09:43
机器学习/深度学习
机器学习
深度学习
GPT语言模型
GPT:GPT采用了大量的无监督的数据进行预训练(Pre-training),并在有监督的数据上进行微调(
Fine-tuning
)来做具体的NLP的任务。
小杨变老杨
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2022-12-02 00:26
深度学习
人工智能
论文:Slicing Aided Hyper Inference and
Fine-tuning
for Small Object Detection通过划块的方式进行小目标检测
SlicingAidedHyperInferenceandFine-tuningforSmallObjectDetection通过划块的方式进行小目标检测1、看一下过程和最终效果1.1、看一下slicing的pitch效果1.2、slicing结合Yolov5最终效果2、论文详解SlicingAidedHyperInference(SAHI)2.1、SlicingAidedFine-tuning(
☞源仔
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2022-11-30 05:53
深度学习
python
pytorch
深度学习
python
Bert预训练模型
之前的:基于特征(feature-based)ELMO预训练的表示作为附加特征基于微调(
fine-tuning
)GPTBERT(BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers
绿箭薄荷
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2022-11-29 13:05
学习
bert
自然语言处理
深度学习
深度学习面试常见问题汇总
1.8对
fine-tuning
(微调模型)的理解?为什么要修改最后几层神经网络权值?
winupup
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2022-11-29 01:14
深度学习必备基础知识
深度学习
机器学习
神经网络
python
使用Google免费GPU进行BERT模型
fine-tuning
使用Google免费GPU进行BERT模型
fine-tuning
原地址:https://leowood.github.io/2018/11/16/BERT-fine-tuning-01/字数统计:927
雷霆管理层
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2022-11-28 20:41
模型微调技术
模型微调一、迁移学习中的常见技巧:微调(
fine-tuning
)1.1概念1.2步骤1.3训练1.4实现一、迁移学习中的常见技巧:微调(
fine-tuning
)1.1概念将在大数据集上训练得到的weights
西西先生666
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2022-11-26 17:16
计算机视觉
深度学习
深度学习
神经网络
机器学习
模型微调(
fine-tuning
)
特征提取微调首先要弄清楚一个概念:特征提取。用于图像分类的卷积神经网络包括两部分:一系列的卷积层和池化层(卷积基)+一个密集连接分类器。对于卷积神经网络而言,特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基,用新数据训练一个新的分类器。那么为什么要重复使用之前的卷积基,而要训练新的分类器呢?这是因为卷积基学到的东西更加通用,而分类器学到的东西则针对于模型训练的输出类别,并且密集连接层舍弃了空间信息。卷积基
shimmer_ghq
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2022-11-26 17:16
tensorflow
深度学习
神经网络
cnn
使用Caffe框架训练模型
使用Caffe框架训练,一般需要网络模型prototxt文件,还需要超参数文件solver.prototxt文件,大部分我们都使用
fine-tuning
的方法,即加-weights选项,后面跟上一个caffemodel
WangJQ*
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2022-11-26 10:37
caffe
深度学习
R-CNN论文阅读笔记
文章目录前言摘要regionproposalsselectivesearchObjectproposaltransformations给boundingboxes标标签CNN特征提取和SVM网络选取
fine-tuning
--ccyyy
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2022-11-25 03:54
深度学习论文阅读
论文阅读
计算机视觉
cnn
Fine-tuning
一个语言模型
Fine-tuning
一个语言模型原文地址我找不到了。。。。
名字填充中
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2022-11-24 12:17
机器阅读理解
huggingface
nlp
RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、MaskRCNN目标检测
R-CNN训练阶段:CNN训练是在imagenet上预训练好的,迁移进行
fine-tuning
训练,将最后一层替换为N类+1背景类输出,
fine-tuning
时正负样本选择:将与ground-truth
S L N
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2022-11-23 17:30
个人学习
目标检测
深度学习
计算机视觉
【实践】基于ERNIE实现9项GLUE任务
基于ERNIE实现GLUE各项任务1.实验内容本实验将使用ERNIE对NLP领域中的经典任务GLUE数据集进行
fine-tuning
,GLUE数据集中包含多项子数据集,现整理如下:图1GLUE数据集描述图
飞桨PaddlePaddle
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2022-11-22 23:26
自然语言处理
机器学习
人工智能
预训练模型 &
Fine-tuning
常见的做法是使用预训练的网络(例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络)来重新
fine-tuning
(也叫微调),或者当做特征提取器。语言
rainbow_lucky0106
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2022-11-22 08:43
预训练
fine-tuning
迁移学习与
Fine-tuning
微调
理论基础深度学习确实需要大量数据训练;但可以站在巨人的肩膀——预训练模型;迁移学习:借助预训练模型进行特征提取,泛化到我们自己的数据集上。迁移学习的理论基础卷积神经网络底层提取的是一些底层的特征如边缘、转角、颜色,中层提取比较高级的特征如形状、条纹、斑点,越到高层提取的高维特征越来越复杂,即我们提取到不同数据集的底层的特征都是普适、通用的。并且卷积层之间有脆弱的耦合关系,如果在某一层之前把网络结构
daoboker
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2022-11-21 12:25
神经网络
Attention——Transformer——Bert——FineTuning——Prompt
目录一、Attention机制二、Transformer模型三、Bert模型四、
Fine-Tuning
微调五、Prompt一、Attention机制1、核心逻辑:从关注全部到关注重点;2.计算attention
码一码码码
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2022-11-21 12:54
transformer
bert
自然语言处理
迁移学习/
fine-tuning
参考:TF-Slim实现模型迁移/微调tensorflow/hub通过重新使用TensorFlow模型的一部分来实现迁移学习的库https://tensorflow.google.cn/hub/Tensorflow-pb保存与导入Tensorflow-查看保存的变量及名字Tensorflow-变量保存与导入迁移学习:数据不足时如何深度学习Pre-trainingmodel完整程序:迁移学习迁移学习
风吴痕
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2022-11-21 12:52
tensorflow
迁移
深度学习
tensorflow
fine-tuning
(微调)的理解
fine-tuning
介绍什么情况下使用微调微调指导事项不同数据集下使用微调涉及到的其他知识学习率(learning-rate)卷积神经网络的核心迁移学习与微调什么是迁移学习为什么要迁移学习详细解释自己的理解
好耶OvO
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2022-11-21 12:19
深度学习
计算机视觉
人工智能
神经网络
MXNET深度学习框架-27-微调(
Fine-tuning
)-迁移学习
众所周知,深度学习最重要的一个特性就是所需数据量大,一旦数据量比较小,而采用深度学习去训练的话,最终的结果只有一个:过拟合!但自己的数据集能达到上万的量吗?估计很少吧,就算有,也可能是斥巨资收集的吧。所以,为了应对这种情况,迁移学习(TransferLearning)就被提出来了。它的主要思想是将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。上图中,源数据是一个比较大的数据集如ImageNet,目标数据
风极_陨
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2022-11-21 12:06
mxnet
Fine-Tuning
迁移学习
mxnet
神经网络
深度学习
论文阅读《Knowledge Collaborative
Fine-tuning
for Low-resource Knowledge GraphCompletion》
论文链接基于知识协同微调的低资源知识图谱补全方法2022年3月发表于软件学报是浙大prompt系列的一个延续本文之前的工作:AdaPrompt:AdaptivePrompt-basedFinetuningforRelationExtraction本文之后的工作:Knowledge-awarePrompt-tuningwithSynergisticOptimizationforRelationExt
沐神的小迷弟
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2022-11-20 12:03
prompt学习笔记
知识图谱经典论文学习
信息抽取相关论文学习
知识图谱
深度学习
自然语言处理
一段话解释什么是预训练模型?
网络参数初始化的时候可以加载A学习好的参数,其他的高层参数随机初始化,之后用B任务的训练数据来训练网络,当加载的参数保持不变时,称为"frozen",当加载的参数随着B任务的训练进行不断的改变,称为“
fine-tuning
源代码杀手
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2022-11-20 00:39
自然语言处理笔记
深度学习
人工智能
Bert从入门到放弃——Bert文章精读(每部分的内容简介)及核心问题
Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding文章逐段简介Bert从入门到放弃bert的两个步骤:预训练pre-training和微调
fine-tuning
SaltyFish_Go
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2022-11-19 06:34
nlp
transformer
深度学习
神经网络
nlp
PyTorch 加载 Mask R-CNN 预训练模型并
fine-tuning
目录1MaskR-CNN原理(简单版)2ROIAlign3PyTorch加载预训练模型1MaskR-CNN原理(简单版) MaskR-CNN是一个实例分割(Instancesegmentation)算法,主要是在目标检测的基础上再进行分割。MaskR-CNN算法主要是FasterR-CNN+FCN,更具体一点就是ResNet/VGGNet+RPN+RoIAlign+FastR-CNN+FCN,如
八岁爱玩耍
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2022-11-19 05:47
图像处理
pytorch
目标检测
mask
rcnn
实例分割
深度学习
pytorch--模型微调
fine-tuning
Finetuning模型微调在前面的介绍卷积神经网络的时候,说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型,那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢?其实就是为了我们进行微调使用的。1.1什么是微调针对于某个任务,自己的训练数据不多,那怎么办?没关系,我们先找到一个同类的别人训练好的模型,把别人现成的训练好了的模型拿过来,换成自己的数据,调整一下参数,再训练一遍,这就是微调(fine-tu
有趣的学习
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2022-11-18 07:33
pytorch笔记
神经网络
python
网络
深度学习
pytorch
Prompt Learning - 1:继
Fine-Tuning
之后的最新范式不再神秘
本文内容主要参考刘鹏飞博士在BigModelMeetup上的报告内容以及其发表的关于PromptLearning的综述论文《Pre-train,Prompt,andPredictASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing》BigModelMeetup报告链接:智源社区活动论文链接:https://arxiv.org/
以沐、
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2022-11-14 09:47
Prompt
Learning
深度学习
机器学习
人工智能
自然语言处理
语言模型
极智AI | 多模态新姿势 详解 BLIP 算法实现
Vision-LanguagePre-training(VLP)+
Fine-tuning
=>ZeroShot/FewShot的模式是快速解决多下游任务的一个好的模式,VLP是这个模式的开端,所以对于VLP
极智视界
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2022-11-12 11:46
极智AI
人工智能
算法
BLIP
多模态
图像检索
网络压缩 李宏毅
训练出一个大模型—>评估神经元或者权重的重要性—>移除—>将新网络放到原来的数据上
fine-tuning
(一次减掉太多会有损害,进行迭代删除)为什么不直接训练一个小模型:大模型比较容易优化。
十二壳
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2022-11-06 14:02
深度学习
机器学习
神经网络
FINE-TUNING
DISTORTS PRETRAINED FEATURES AND UNDERPERFORMS OUT-OF-DISTRIBUTION
和线性探测(更新最后一个线性层)(tuningtheheadbutfreezinglowerlayers)fine-tune的好处:betteraccuracyin-distribution(ID),
fine-tuning
Tsukinousag1
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2022-11-01 03:40
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
计算机视觉
【MindSpore易点通】网络构建经验总结下篇
MindSpore实现梯度不回传以及梯度回传后不更新权重背景信息训练中经常会用到某层的梯度不回传(比如互学习)或者梯度回传但是不更新权重(
Fine-tuning
)经验总结梯度不回传使用stop_gradient
昇思MindSpore
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2022-10-30 07:31
技术博客
python
深度学习
机器学习
PyTorch 预训练模型,保存,读取和更新模型参数以及多 GPU 训练模型
本文用于记录如何进行PyTorch所提供的预训练模型应如何加载,所训练模型的参数应如何保存与读取,如何冻结模型部分参数以方便进行
fine-tuning
以及如何利用多GPU训练模型。
机器学习社区
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2022-10-29 13:21
机器学习
pytorch
python
深度学习
pytorch 获取模型参数_[日常] PyTorch 预训练模型,保存,读取和更新模型参数以及多 GPU 训练模型...
本文用于记录如何进行PyTorch所提供的预训练模型应如何加载,所训练模型的参数应如何保存与读取,如何冻结模型部分参数以方便进行
fine-tuning
以及如何利用多GPU训练模型。
weixin_39610759
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2022-10-29 13:21
pytorch
获取模型参数
Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection (2020 ICML)
很多论文用过这个方法)改进了评估方法,不仅考虑novelclass检测的准确率,而且考虑对于baseclass知识的保留3.Motivation已有的工作表明meta-learning是一种有效的方法,但
fine-tuning
TEn%
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2022-10-23 07:51
小样本学习
目标检测
论文阅读
目标检测
深度学习
小样本学习
迁移学习与
fine-tuning
迁移学习与
fine-tuning
文章目录迁移学习与
fine-tuning
前言一、迁移学习是什么?二、
Fine-tuning
是什么?三、总结前言一、迁移学习是什么?
AI视觉Daily
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2022-09-06 07:17
机器学习系列问题
机器学习
深度学习
人工智能
【深度学习前沿应用】图像分类
Fine-Tuning
【深度学习前沿应用】图像分类
Fine-Tuning
作者简介:在校大学生一枚,华为云享专家,阿里云星级博主,腾云先锋(TDP)成员,云曦智划项目总负责人,全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会
ぃ灵彧が
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2022-09-06 07:37
人工智能
深度学习
人工智能
图像分类
Fine-Tuning
ResNet
Keras实现——预训练卷积神经网络(VGG16)
使用预训练网络有两种方法:特征提取(featureextraction)和微调模型(
fine-tuning
)。
泡泡怡
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2022-09-03 16:34
python
深度学习
人工智能
神经网络
2、什么是
Fine-tuning
?
常见的做法是使用预训练的网络(例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络)来重新
fine-tuning
(也叫微调),或者当做特征提取器。以下是常见的两类迁移学习场景:1卷积网络当做特征提取器。
举一个栗子吖
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2022-08-18 07:59
目标检测
深度学习
什么是 fine-turning?
fine-tuning
就是使用已用于其他目标、预训练好模型的权重或者部分权重,作为初始值开始训练。那为什么我们不用随机选取选几个数作为权重初始值?
醒途
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2022-08-18 07:55
深度学习
fine-turning
fine
turning
BERT
Fine-tuning
数学原理解析
一、BERT微调(
Fine-tuning
)介绍从传统机器学习(TraditionalML)和迁移学习(TransferLearning)对比看,传统的方式是一种相对隔离的,单个任务的学习,知识无法保留或者积累
m0_49380401
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2022-08-18 07:23
AI
bert
深度学习
人工智能
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