TUNING】第23页

【NLP】Transformers 源码阅读和实践

主要以pytorch为例(tf2.0代码风格几乎和pytorch一致)，介绍BERT使用的TransformerEncoder，Pre-trainingTasks和Fine-tuningTasks。

风度78·2022-12-08 19:35

谷歌提出tuning新方法，强力释放GPT-3潜力！

文|Yimin_饭煲编|炼丹学徒如果评选NLP圈的2020年度十大关键词，那么GPT-3（LanguageModelsareFewshotLearners)一定榜上有名。GPT-3庞大的参数量，优异的性能至今仍让圈内圈外人都津津乐道，而OpenAI发布的OpenAIAPI，更是为自然语言处理技术的大规模可扩展商业应用提供了一个极有前景的方向。不过，作为NLP研究者，我认为GPT-3对前沿研究的最大

夕小瑶·2022-12-07 16:43

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·2022-12-07 14:57

TsingHua：FPT: Improving Prompt Tuning Efficiency via Progressive Training

开头是从比较PT（promptlearning和finetuning）开始的。为什么PT的收敛速度慢，训练效率低下？因为PT中中可训练的参数大大减少了吧。微调起来不是很容易。

等景，不如找景·2022-12-07 12:06

CVPR2021 | TrivialAugment：不用调优的SOTA数据增强策略

本文是ICCV21oral，标题错了作者：记忆的迷谷@知乎(已授权)编辑：CV技术指南原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/446928363论文：TrivialAugment:Tuning-freeYetState-of-the-ArtDataAug

Tom Hardy·2022-12-07 11:05

机器学习基础（三）

机器学习基础实验报告实验三：一、实验目的学习识别手写数字图像的卷积神经网络：LeNet学习如何使用单块NVIDIAGPU来计算学习迁移学习中的一种常用技术：微调（finetuning）二、实验内容和步骤练习一

平杨猪·2022-12-07 09:50

【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~·2022-12-06 20:51

李宏毅2020ML——P83 Transfer Learning

transferlearningintroduceideaslabelled-labelledModelFine-tuningMultitaskLearningunlabelled-labelledDomain-adversarialtrainingZero-shotlearningintroduce

小葵向前冲·2022-12-05 19:04

李宏毅机器学习笔记（）Transfer Learning

二、fine-tuningtargetdata和sourcedata同时都有label。targetdata量非常少（叫做one-shotlearning），sourcedata很多。

处女座程序员的朋友·2022-12-05 19:04

李宏毅机器学习——学习笔记（17） Transfer Learning

TransferLearning1.transferlearning可以分为四大类（不同的文件上有不同的称呼）：ModelFine-tuning、MultitaskLearning（sourcelabeledandtargetlabeled

青芒·1·2022-12-05 19:34

超参数调整和实验-训练深度神经网络 | PyTorch系列（二十六）

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文|AI_study原标题：HyperparameterTuningAndExperimenting-TrainingDeepNeuralNetworks

flyfor2013·2022-12-05 18:11

高通Spectra 2xx中GTM LTM的tuning重点

GTM是一个全局的色调调节（增大或减小）来增强可视性。在HDRmode或者ADRC中，用来补偿动态范围。主要是调整GTMCurve。通过Luxindex或exposureratio来触发。luxindex是亮度，exposureratio类似于画面对比度。对于每一个luxregion，把GTM调整到类似于非HDR模式的middletone的曲线。一个参数是A_middletone(extra_ra

pomwhan·2022-12-05 17:16

提示学习概述【入门总结看这个就够了】

为什么需要提示学习PLM+Finetuning形式的缺陷模型在做预训练的时候，采用的任务形式：自回归、自编码，与下游的任务形式存在较大的差别（例如预训练模型训练的mask训练头是无法应用到下游任务上的CLS

Pricelesse·2022-12-04 20:10

BERT源码注释(run_classifier.py) - 全网最详细-【转载】

，来转载这篇博客，如有侵犯，请联系删除原文链接：链接点这里#coding=utf-8#bert注解版#rawauthor:Google#explainauthor：putdoor"""BERTfinetuningrunner

NLP蜗牛·2022-12-04 08:20

暖仔会飞·2022-12-04 07:55

深度学习（二）BERT模型及其一系列衍生模型

6.Fine-Tuning①case1Clas

青年有志·2022-12-04 06:04

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·2022-12-03 20:09

Hugging Face主页课程第一篇《Transformer models》

HuggingFace主页课程第二篇《UsingTransformers》HuggingFace主页课程第三篇《Fine-tuningapretrainedmodel》HuggingFace主页课程部分解析文章目录

神洛华·2022-12-03 07:35

深度学习Day02

GradientDescenttuningyourlearningrateAdaptiveLearningRatesAdagrat\仅一个参数成立FeatureScalingGradientDescend

非畅6 1·2022-12-02 17:00

文本生成 | retrieval augmentation（进阶篇Atlas）

来自：NLP日志提纲1简介2模型架构3实验设计3.1损失函数3.2预训练任务3.3Efficientretrieverfine-tuning4实验结论5分析5.1可解释性5.2可更新性6总结参考文献1简介之前写过若干篇

zenRRan·2022-12-02 17:23

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·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·2022-12-02 09:43

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·2022-12-02 00:26

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Restoring from checkpoint failed. This

背景：今天使用bertfinetuning的方式进行文本多分类任务时候，遇到一个报错，记录一下tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError

JieFeiLau·2022-12-01 17:02

【ACL 2021】基于一致性正则的跨语言微调方法

论文名称：ConsistencyRegularizationforCross-LingualFine-Tuning论文作者：郑博，董力，黄绍晗，王文辉，迟泽闻，SakshamSinghal，车万翔，刘挺

zenRRan·2022-12-01 14:59

图神经网络上的预训练模型，思考与总结

在这样的一个既定事实之上，基于pretrain+fine-tuning的思路去进行工业化应用也似乎达成了一种共识。但是，GNNGNN领域似乎倒还停留在设

人工智能与算法学习·2022-12-01 12:21

【21.09-21.10】近日Paper Quichthrough汇总

文本分类1.PTR:PromptTuningwithRulesforTextClassificationPaperUrl摘要：经过微调的预先训练的语言模型(PLMs)在几乎所有的NLP任务中都取得了令人惊叹的表现

SUFEHeisenberg·2022-12-01 11:31

r语言随机森林_随机森林+时间序列（R语言版）

https://www.statworx.com/at/blog/time-series-forecasting-with-random-forest/https://www.r-bloggers.com/tuning-random-forest-on-time-series-data

weixin_39538451·2022-12-01 05:40

高通camera Tuning常见面试题

AE算法流程亮度获取：图像经过OB，shading后，将图像分成64*48的网格，获取亮度信息。计算Target：用lumatarget，直方图，brightregion，darkregion，extremeclolor等AE信息统计模块进行调整分析，统计出最终的目标亮度(Target)。基础亮度信息和目标亮度进行比较分析，决定是否收敛。曝光调节：若决定收敛，则经过曝光表进入expindex，将需

Vinegar �·2022-11-30 14:29

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

1.本文提出了Prefix-Tuning，一种轻量级的自然语言生成任务的fine-tune替代方案，使语言模型参数保持冻结状态，但是优化了一个小的连续的特定于任务的向量（这个向量称之为前缀）。

一直在路上的程序猿·2022-11-30 08:16

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

☞源仔·2022-11-30 05:53

小目标检测改进拆分拼接

小目标Trick论文链接：https://paperswithcode.com/paper/slicing-aided-hyper-inference-and-fine-tuning代码链接：https

AI视觉网奇·2022-11-30 05:47

sahi:切片辅助推理和微调小目标检测

文章目录前言一、小目标检测1、小目标的定义2、小目标检测的难点二、SlicingAidedFine-tuning(SF)切片辅助微调：三、SlicingAidedHyperInference(SAHI)

零尘haha·2022-11-30 05:42

ISUM: Efficiently Compressing Large and Complex Workloads for Scalable Index Tuning

ISUM:EfficientlyCompressingLargeandComplexWorkloadsforScalableIndexTuning今天的数据库系统包括索引顾问，可以为输入工作负载推荐一组适当的索引

西西弗的小蚂蚁·2022-11-29 21:24

bert中的sep_BERT 详解

它的主要模型结构是trasnformer的encoder堆叠而成，它其实是一个2阶段的框架，分别是pretraining，以及在各个具体任务上进行finetuning。pretaining阶段

艾苛尔·2022-11-29 19:03

基于prompt的关系抽取方法

一、《AdaPrompt:AdaptivePrompt-basedFinetuningforRelationExtraction》【摘要】本文，我们将关系抽取任务作为掩码语言模型建模，并提出一个新的自适应基于

爱工作的小小酥·2022-11-29 18:24

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·2022-11-29 13:05

Task06 BERT应用到下游任务、训练和优化

1BERT-basedModels1.1BertForPreTraining1.2BertForSeqenceClassification1.3BertForMultipleChoice1.4BertForTokenClassification1.5BertForQuestionAnswering2BERT训练和优化2.1Pre-Training2.2Fine-Tuning2.2.1Ada

数据闲逛人·2022-11-29 13:01

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·2022-11-29 01:14

基于遗传算法超参数优化_高级超参数优化调整的算法

基于遗传算法超参数优化超参数调整|AutoML|随机搜索和网格搜索(Hyper-parameterTuning|AutoML|RandomSearch&GridSearch)MostProfessionalMachineLearningpractitionersfollowtheMLPipelineasastandard

weixin_26729283·2022-11-29 01:41

使用Optuna的XGBoost模型的高效超参数优化

介绍：(Introduction:)Hyperparameteroptimizationisthescienceoftuningorchoosingthebestsetofhyperparametersforalearningalgorithm.Asetofoptimalhyperparameterhasabigimpactontheperformanceofanymachinelearninga

weixin_26752765·2022-11-29 01:41

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·2022-11-28 20:41

论文阅读——Vision Transformer(ViT)

TransformersforImageRecognitionatScale1.Motivation2.Contribution3.Method3.1VisionTransformer3.2Fine-tuningandHigherResolution4

猫猫头不写bug·2022-11-28 07:45

谷歌FLAN-T5作者亲讲：5400亿参数，1800个任务，如何实现大语言模型“自我改进”...

2021年，谷歌的研究者们提出了FLAN大模型，其基于InstructionTuning的方式，极大地提升了大语言模型的理解能力。

智源社区·2022-11-27 21:26

Fast RCNN论文详解

FastRCNN1.Introduction1.1R-CNNR-CNN存在以下几个问题：Trainingisamulti-stagepipeline：训练分多步，每次训练需要finetuning一个预训练网络

何如千泷·2022-11-27 08:20

面向个性化需求的在线云数据库混合调优系统 | SIGMOD 2022入选论文解读

腾讯云数据库·2022-11-27 02:46

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Bert历史意义:1、获取了left-to-right和right-to-left的上下文信息2、nlp领域正式开始pretraining+finetuning的模型训练方式nlp领域(各个下游任务都有自身的模型

BUPT-WT·2022-11-27 02:45

Bert小黑初次尝试1:Bert_finetuning

1.参数定义fromimportlibimportimport_moduleimporttimeimporttorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfrompytorch_pretrainedimportBertModel,BertTokenizer#config类classConfig(object):'''配置参数'''def__init__(self,da

小黑无敌·2022-11-27 02:40

模型微调（Finetune）

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35890660ppt下载地址：https://github.com/jiangzhubo/What-is-Fine-tuning一.什么是模型微调给定预训练模型

cv_lz·2022-11-26 17:17

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666·2022-11-26 17:16

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