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Bert简介

2.1主要预训练任务2.1.1.完形填空2.1.2.预测下一个句子2.2预训练2.2.1.输入表示2.2.2.MLM（MaskLanguageModel）2.2.3.NSP2.2.4.总体架构2.3.Fine-tuning1

长命百岁️·2022-10-30 03:18

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·2022-10-29 13:21

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_39610759·2022-10-29 13:21

李宏毅机器学习--self-supervised：BERT、GPT、Auto-encoder

目录Self-SupervisedLearningBERTBERT训练maskinginput（随机遮盖一些输入单位）nextsentenceprediction（预测前后两个句子是否相接）BERT的fine-tune

iwill323·2022-10-28 20:28

百度艾尼（ERNIE）常见问题汇总及解答

A1：（1）基于ERNIE模型Fine-tune后，直接能做的任务如下：•词性标注任务，

百度-NLP·2022-10-26 09:59

知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例

直接使用ERNIE-Tiny系列轻量模型fine-tune，效果可能不够理想。如果采用数据蒸馏策略，又需要提供海量未标注数据，可能并不具备客观条件。

汀、·2022-10-26 09:58

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第五周--BERT

文章目录前言一、pre-train模型二、Howtofine-tune总结前言介绍什么是pre-train模型，有了模型后怎么做fine-tune以及pre-train模型怎么被训练出来。

hehehe2022·2022-10-24 18:36

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%·2022-10-23 07:51

EasyNLP发布融合语言学和事实知识的中文预训练模型CKBERT

我们发现，知识注入的过程都伴随着很大规模的知识参数，下游任务fine-tune的时候仍然需要外部数据的支撑才能达到比较好的效果，从而无法

·2022-10-19 11:03

Text to image论文精读 AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）

AttnGAN:Fine-GrainedTexttoImageGenerationwithAttention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）一、摘要二、关键词三、为什么提出AttnGAN？

中杯可乐多加冰·2022-10-14 20:30

(NIPS 17) PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

PointNet++[1]作为PointNet[2]的续作，着重于解决PointNet[2]没有能够很好的提取局部特征的问题，限制了其对细节图案（fine-grainedpatterns）的理解，无法泛化至其他复杂的任务场景

dloading7·2022-10-13 07:25

nerf-pytorch3D 代码详细流程 debug

train_nerf.pyimportmainconfig内容modelclassRadianceFieldRendererdef__init__分"coarse","fine"设置函数ifrender_pass

ysh9888·2022-10-11 18:10

李宏毅机器学习（八）自编码器（Auto-encoder）

这个时候我们只需要对在自监督中训练的模型进行fine-tune就可以用在下游任务中了！

追赶早晨·2022-10-10 10:58

【论文翻译】Rethinking Network Pruning—under the Pre-train and Fine-tune Paradigm

RethinkingNetworkPruning—underthePre-trainandFine-tuneParadigm预训练与微调范式下网络修剪的再思考论文链接代码链接摘要基于transformer的预训练语言模型显著地提高了各种NLP任务的性能。虽然这些方法是有效的，但通常对于资源有限的部署场景来说模型太大了。研究的思路开始致力于在预训练再微调的范式下应用网络修剪技术。然而,在BERT等t

清风2022·2022-10-10 07:01

Bert在fine-tune训练时的技巧：①冻结部分层参数、②weight-decay (L2正则化)、③warmup_proportion、④

作为一个NLPer，bert应该是会经常用到的一个模型了。但bert可调参数很多，一些技巧也很多，比如加上weight-decay,layer初始化、冻结参数、只优化部分层参数等等，方法太多了，每次都会纠结该怎么样去finetune，才能让bert训练的又快又好呢，有没有可能形成一个又快又好又准的大体方向的准则呢。于是，就基于这个研究、实践了一番，总结了这篇文章。1.使用误差修正，训练收敛变快，效

u013250861·2022-10-07 12:51

论文笔记：Towards Robust Fine-grained Recognition by Maximal Separation of Discriminative Features

TowardsRobustFine-grainedRecognitionbyMaximalSeparationofDiscriminativeFeatures通过区分特征的最大分离实现鲁棒的细粒度识别文章目录TowardsRobustFine-grainedRecognitionbyMaximalSeparationofDiscriminativeFeatures摘要1引言2相关研究3预备阶段：解

Z字君·2022-10-06 07:42

常用的英语日常“问候语”，简单实用，一次全学会！

7.Fine,thanks.Andyou?很好，谢谢

英语Lu老师·2022-09-27 22:05

[行人重识别论文阅读]Fine-Grained Shape-Appearance Mutual Learning for Cloth-Changing Person Re-Identification

论文地址论文代码：暂无文章思想在上篇文章中我们引入了sketch（行人轮廓图）的思想去解决换衣问题，但是我们会在实践中发现sketch的优劣性严重影响了最后实验结果的好坏。此篇论文的核心思想就提高行人轮廓图的图片质量。利用行人标签提高轮廓图质量想法很简单就是如果该行人轮廓图能够正确的预测出行人的标签，那么其行人轮廓图的质量就会非常不错。下述公式描述了如何提取行人的轮廓:我们首先利用下述公式获得行人

zlsd21·2022-09-27 07:57

How to fine tune the parameters?

WhatisLightGBM,Howtoimplementit?Howtofinetunetheparameters?Hello,DataScienceisthefastestgrowingfieldintheworld.Everydaytherewillbealaunchofbunchofnewalgorithm,someofthosefailsandsomeachievethepeakofsu

dby_freedom·2022-09-27 07:03

Keras 利用vgg16进行猫狗识别

前面我们介绍了基于Tensorflow使用vgg16fine-tuning实现了猫狗大战https://blog.csdn.net/nvidiacuda/article/details/83413837

luckyboy101·2022-09-20 09:51

【目标检测】R-CNN系列与SPP-Net总结

【目标检测】R-CNN系列与SPP-Net总结目录1.前言2.R-CNN2.0论文链接2.1概述2.2pre-training2.3不同阶段正负样本的IOU阈值2.4关于fine-tuning2.5对文章的一些思考

急流勇进·2022-09-19 11:56

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·2022-09-06 07:17

【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·2022-09-06 07:37

R-CNN史上最全讲解

文章目录一：初识R-CNN[网络结构]二：训练步骤1.RP的确定2.模型pre-training3.Fine-Tunning4.提取并保存RP的特征向量5.SVM的训练6.bboxregression的训练三

江南綿雨·2022-09-05 18:22

论文阅读笔记 | (ECCV 2018 Oral) Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition

：Multi-AttentionMulti-ClassConstraintforFine-grainedImageRecognitionAbstract1.现有方法存在的问题和挑战对于细粒度图像识别（fine-grainedimagerecognition

z止于至善·2022-09-04 07:06

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·2022-09-03 16:34

Bert系列源码解读四篇章

Bert系列（一）——demo运行Bert系列（二）——模型主体源码解读Bert系列（三）——源码解读之Pre-trainBert系列（四）——源码解读之Fine-tune转载自：https://www.jianshu.com

weixin_30883777·2022-09-02 10:06

BERT模型的深度解读

一、BERT整体概要Bert由两部分组成：预训练（Pre-training）:通过两个联合训练任务得到Bert模型微调（Fine-tune）：在预训练得到bert模型的基础上进行各种各样的NLP二、预训练输入经过

世界划水锦标赛冠军·2022-09-02 10:36

Tensorflow fine-tunning AlexNet

包括Tensorflow下的AlexNet网络模型搭建、测试、使用自己的数据做fine-tunning、批量测试训练结果主要参考文章《FinetuningAlexNetwithTensorFlow》，文章

zizi7·2022-08-18 07:37

小样本学习（FSL）：Few-shot Learning 综述【模型微调（Fine-tunning）、数据增强、迁移学习（Transfer Learning）】

分类非常常见，但如果每个类只有几个标注样本，怎么办呢？比如：我们打造了一个智能对话开发平台以赋能第三方开发者来开发各自业务场景中的任务型对话，其中一个重要功能就是对意图进行分类。大量平台用户在创建一个新对话任务时，并没有大量标注数据，每个意图往往只有几个或十几个样本。面对这类问题，有一个专门的机器学习分支——Few-shotLearning来进行研究和解决。一、小样本学习方法1、基于模型微调的小样

u013250861·2022-08-18 07:01

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·2022-08-18 07:59

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·2022-08-18 07:55

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_49380401·2022-08-18 07:23

BERT详解(4)---fine-tuning

目录Bert详解(1)—从WE、ELMO、GPT到BERTBERT详解(2)—源码讲解[生成预训练数据]BERT详解(3)—源码解读[预训练模型]BERT详解(4)—fine-tuningBERT(5)

orangerfun·2022-08-18 07:23

Fine-tunning适用情况

https://www.quora.com/How-do-I-fine-tune-a-Caffe-pre-trained-model-to-do-image-classification-on-my-own-dataset

知海无涯学无止境·2022-08-18 07:53

googLeNet fine-tunning

目录结构--retrain--bootleneck--data--train--test_images--googleNet_微调--retrain.bat#googleNet微调importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltlines=tf.gfile.GFile(

Heart_MessryLess·2022-08-18 07:48

【深度学习前沿应用】文本分类Fine-Tunning

【深度学习前沿应用】文本分类Fine-Tunning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

云曦智划·2022-08-18 07:45

迁移学习 & 凯明初始化

①featureextraction②trainamodelonarelatetaskandreuseit③fine-tuningfromapertrainedmodelfine-tuning(1)为什么使用

weixin_50862344·2022-08-15 16:59

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)

OK，FINE。咱不废话，直接实操。项目实操一一般

程序员迪迪·2022-08-12 17:48

度量学习、细粒度识别相关论文阅读笔记（三）—— Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Recognition

CV小菜鸟·2022-08-12 11:14

论文笔记：Fine-Grained Visual Classification via PMG Training of Jigsaw Patches

Fine-GrainedVisualClassificationviaProgressiveMulti-GranularityTrainingofJigsawPatches文章目录Fine-GrainedVisualClassificationviaProgressiveMulti-GranularityTrainingofJigsawPatches0

Z字君·2022-08-12 11:14

lwip源码分析之 DHCP协议（二）

文章目录一，定时器1二定时器2一，定时器1继续上一章，dhcp客户端运行两个定时器，分别周期为1分钟的voiddhcp_coarse_tmr(void);和每周期为500ms的voiddhcp_fine_tmr

killer-p·2022-08-03 19:58

活体检测PatchNet学习笔记

openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Wang_PatchNet_A_Simple_Face_Anti-Spoofing_Framework_via_Fine-Gr

Cassiel_cx·2022-07-25 07:05

Android使用LocationManager实现定位功能

当应用请求ACCESS_COARSE_LOCATION权限或ACCESS_FINE_LOCATION权限时，就是在声明需要获取前台

独自闯天涯的码农·2022-07-20 21:15

MoCo v1原理解析

论文阅读笔记首先需要明确的是无监督模型的正确使用姿势，即先在较大的、难以很好标注的数据集上利用无监督训练得到一个pre-trained模型，再根据下游具体的任务，在较小的、可以很好标注的数据集上，进行有监督的fine-tuning

PyBigStar·2022-07-12 07:06

NLP 前置知识3 —— 预训练模型

一.Pre-training&Fine-tuning机制1.定义Pre-training:在大规模数据集上学习尽可能好的通用表示Fine-tuning:利用学习好的通用表示初始化下游任务网络加速收敛减少任务相关监督数据的需求二

温酒ss·2022-07-09 07:14

论文阅读 [TPAMI-2022] Context-Aware Visual Policy Network for Fine-Grained Image Captioning

论文阅读[TPAMI-2022]Context-AwareVisualPolicyNetworkforFine-GrainedImageCaptioning论文搜索(studyai.com)搜索论文:Context-AwareVisualPolicyNetworkforFine-GrainedImageCaptioning搜索论文:http://www.studyai.com/search/who

北岭狼人·2022-06-28 19:42

Context-aware Attentional Pooling (CAP) for Fine-grained Visual Classification

Context-awareAttentionalPooling(CAP)forFine-grainedVisualClassification用于细粒度视觉分类的上下文感知注意力池化AAAI-2021文章目录Context-awareAttentionalPooling(CAP)forFine-grainedVisualClassification摘要一、引言二、相关工作三、提出的方法Contex

wannabe7·2022-06-28 19:01

Counterfactual Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization and Re-identification 论文学习

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.08728.pdfGithub地址：https://github.com/raoyongming/CALAbstract注意力机制在细粒度视觉分类任务上非常有效。本文介绍了一个反事实的注意力学习方法，基于因果推理来学习更加有效的注意力。现有的方法都基于传统的概率来学习注意力，本文作者提出利用反事实因果关系来学习注意力，为评价注意力的质

calvinpaean·2022-06-28 19:15

详述BERT fine-tune 中文分类实战及预测

这几天在研究bertfine-tune相关的知识，现在基本熟悉了，也踩了一些坑，记录一下，一是总结，二是备忘。bert的finetune主要存在两类应用场景：分类和阅读理解。因分类较为容易获得样本，以下以分类为例，做模型微调：环境：python3.6tensorflow:1.12（必须>=1.11）完成中文分类需要有一、bert官方开源的代码，二、bert开源的预训练的中文模型chinese_L-

子春-寒·2022-06-26 07:20

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