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跨域小样本系列4：finetune方法解决CDFSL

来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐带你学习跨域小样本系列1-简介篇跨域小样本系列2-常用数据集与任务设定详解跨域小样本系列3：元学习方法解决CDFSL以及两篇SOTA论文讲解跨域小样本系列4：finetune

深度之眼·2023-02-16 23:04

07_PyTorch 模型训练[优化器]

接04_PyTorch模型训练[Finetune之权值初始化]代码代码与输出：(1)将fc3层的参数从原始网络参数中剔除print("fc3层:",net.fc3)print("fc3层参数种类数:",

无情的阅读机器·2023-02-05 07:00

wav2ec 训练心得

“预训练"这个词具有歧义，Fairseq向导里给的预训练模型是经过finetune的模型而不是原始的audiopretraing的模型，直接使用将导致循环加载，无法使用，这是两次尝试失败的核心原因。

「已注销」·2023-02-03 08:01

Pytorch 模型保存与使用、Finetune参数冻结、train/eval

pytorch是一个非常好用的模型，值得花时间去理解去搞一搞。1模型保存与使用torch.save：将对象序列化到硬盘上，该对象可以是Models,tensors和dictionaries等。实际上是使用了python的pickle方法。torch.load：将硬盘上序列化的对象加载设备中。实际是使用了pickle的解包方法。torch.nn.Module.load_state_dict：通过反序

NCU_wander·2023-02-02 13:25

『PyTorch』学习笔记 2 —— 模型 Finetune

2.模型微调的步骤3.模型微调训练方法4.示例（finetune_resnet18）4.1不使用trick：所有的参数使用同一个学习率4.2使用trick1：冻结卷积层的学习率4.3使用trick2：不同参数不同学习率参考文献前言我们知道一个良好的权重初始化

libo-coder·2023-02-02 10:07

pytorch模型微调(Finetune)

TransferLearning&ModelFinetune模型微调**TransferLearning:**机器学习分支，研究源域(sourcedomain)的知识如何应用到目标域(targetdomain)。迁移学习是一个很大的概念，它主要研究一系列源域的知识应用到目标域中，如何理解？上图左边是一个传统的机器学习任务的学习过程，传统的机器学习任务中对不同的任务分别进行训练和学习，得到称之为Le

尧景·2023-02-02 10:34

【PyTorch模型训练实用教程】03模型搭建+Finetune进行权重初始化

目的：前两节讲的是关于数据的处理，这一小节讲神经网络模型的搭建1.自定义Net类（搭建的神经网络模型）classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)se

Alvwith·2023-02-02 10:02

04_PyTorch 模型训练[Finetune 之权值初始化]

在实际应用中，我们通常采用一个已经训练模型的模型的权值参数作为我们模型的初始化参数，也称之为Finetune，更宽泛的称之为迁移学习。

无情的阅读机器·2023-02-02 10:31

文献阅读：AMBERT: A Pre-trained Language Model with Multi-Grained Tokenization

AMBERT:APre-trainedLanguageModelwithMulti-GrainedTokenization1.内容简介2.原理&模型结构3.实验1.模型预训练语料&数据处理2.中文语料下的finetune

Espresso Macchiato·2023-01-29 20:13

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks解读

介绍1.bert计算句子相似度a.监督方法做法：合理使用bert结构，将上句和下句放入bert结构中，进行finetune。BERTusesacross-encoder:Twosen

qq_33221657·2023-01-29 14:47

pytorch-optimizer--优化算法

3.load_state_dict(state_dict)将state_dict中的参数加载到当前网络，常用于finetune。4.add_param_group

我有甜甜·2023-01-27 09:29

利用深度学习(CNN)进行验证码(字母+数字)识别

本文的思路是：1.使用keras中预训练好的模型，在python生成的验证码（5万条）上finetune，得到python验证码模型；2.使用python验证码模型，在实际验证码（500条）上finetune

lizz2276·2023-01-27 08:06

Fairseq的wav2vec2的踩坑之旅4：如何手动将一个Fairseq的wav2vec2模型转换为transformers的模型

自己预训练和finetune的模型没有稳定输出，但是应该是label转换的问题本文可能对“复现党”有一定的参考价值文章目录摘要：1.分析transofrmers模型的结构2.使用transforme

「已注销」·2023-01-26 17:51

Pytorch中数据集太大加载爆内存问题解决记录

问题说明项目需要，要加载一个具有两千多万条样本的两万多分类问题的数据集在BERT模型上进行Finetune，我选取了其中2%的数据（约50万条）作为测试集，然后剩下的两千多万条作为训练集。

11好好学习，天天向上·2023-01-21 13:50

BERT！BERT！BERT!

从ELMO说起的预训练语言模型我们先来看一张图：从图中可以看到，ELMO其实是NLP模型发展的一个转折点，从ELMO开始，Pre-training+finetune的模式开始崭露头角并逐渐流行起来。

知了爱啃代码·2023-01-20 13:43

零基础入门天池NLP赛事之——新闻文本分类（6）

基于深度学习的文本分类一、学习目标：了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune二、文本表示方法Part4：Transformer

元晦CS·2023-01-19 09:13

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task6 基于深度学习的文本分类3

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer

夜灬凄美·2023-01-19 09:39

Datawhale组队学习-NLP新闻文本分类-TASK06

Task6基于深度学习的文本分类3基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法

Andrew_zjc·2023-01-19 08:25

tinymind 书法文字识别

CSDNtinymind书法文字识别的比赛，比赛很简单，就是一个多分类问题，直接一把梭renext50，finetune一下就行，稍微用点技巧ok！

suxi的deep_travel·2023-01-18 13:53

sentence transformer微调（simcse模型为例）

transformer的预训练模型（生成句子中各个字的embedding）+pooing层（对句子中各个字的embedding选择一种方式生成句子的embedding）组成，如下图：如何在自己的数据上finetune

我ta·2023-01-16 08:22

动态调整lr

pytorch网络训练过程中，动态调整学习率可参考如下两个博文：[pytorch]基本使用丨3.finetune冻结层操作+学习率超参数设置丨_它的专栏-CSDN博客【PyTorch】crnn-finetune

aimeng100·2023-01-15 20:28

maskrcnn_benchmark-----Step-by-step tutorial 如何训练自己的数据集以及网络的finetune

https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/issues/521ps：如果只需要fintune的话，直接看第二部分，是可以查看model的各个键值的，然后根据需要进行删减。ps：后面有个乱七八糟的，是我记录的，后期删改ps：还有个是可以冻结残差网络的训练层的，eg：resnet50，我冻结了最大层，也就是：FREEZE_CONV_B

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2023-01-15 16:19

使用YOLO框架Darknet进行分类预训练

网络上大部分整理的博文都是关于YOLO以及YOLOv2的finetune过程，但由于实际的业务数据的要求，需要得到与之匹配的预训练模型，本文将使用YOLO的网络进行预训练，得到适合自己的分类器。

Saber-alter·2023-01-14 07:04

gpt-4chan 运行笔记

文章目录下载模型确定下载目标下载途径1网盘分享下载途径2git仓库验证文件完整性finetune机制实践尝试showmeyourcode细节1加载模型代码细节2prompt格式运行结果GPT-4chan

Melody2050·2023-01-14 03:50

DAMO-YOLO第三方数据训练教程

作为第一批使用的同学，这里对如何使用DAMO-YOLO进行第三方数据训练和finetune做一个简单的介绍。一、下载安装DAMO-YOLO按照官网提供的教程，逐步执行即可。

爱吃羊的草·2023-01-11 20:50

CPT中文预训练模型在lcsts上的摘要finetune

importpandasaspdimportdatasetsimportjiebaimportnumpyasnpimportlawrougeimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportBertTokenizerfromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM,Da

道天翁·2023-01-11 14:06

迁移学习笔记3: TCA, Finetune, 与Triplet Network(元学习)

主要想讲的内容有:TCA,Finetune,TripletNetwork迁移学习与元学习有哪几类方法想讲的目标(但不一定完全能写完,下一次笔记补充):分别属于什么方法,处于什么位置,它们之间的关联与区别用到的场合常用于解决的问题例子工业场景数据集

lagoon_lala·2023-01-11 06:43

《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》论文笔记

论文中的方法分为三步：首先，使用常规方法训练模型；使用剪枝策略进行模型修剪；在修剪模型的基础上进行finetune。经过试验证明改文章提出的方法使得AlexNet的大小减小了9倍，参数

m_buddy·2023-01-10 11:34

MAE实现及预训练可视化（CIFAR-Pytorch）

灵感来源自监督学习自监督的发展MAE(MaskedAutoencoders)方法介绍MAE流程图搭建MAE模型MAE组网MAE预训练（pretrain)EncoderDecoder总结测试MAEMAE微调（finetune

风信子的猫Redamancy·2023-01-04 10:50

如何从大型模型（BART）fine tune一个小模型及代码实现

系列文章如何从大型模型（BART）finetune一个小模型及代码实现文本自动摘要评价方法-金字塔方法pytorch使用BART模型进行中文自动摘要目录系列文章摘要自动摘要目前的问题seq2seq模型BARTFine-TuneFine-Tune

keep-hungry·2022-12-30 21:37

【PyTorch】7.2 模型Finetune

目录一、TransferLearning&ModelFinetune二、PyTorch中的Finetune任务简介：了解序列化与反序列化；了解transferlearning与modelfinetune

尊新必威·2022-12-30 14:49

pytorch 载入模型参数finetune训练

pytorch在finetune重训练时，采用torch.load()方式载入模型经常会报错。

yichxi·2022-12-30 14:49

神经网络训练之“train from scratch“ 和 “Finetune“ 和 “Pretrained“

神经网络训练之"trainfromscratch"和“Finetune”和“Pretrained”trainfromscratch在解释trainfromscratch(有说简称为TFS)，即从头训练前

orDream·2022-12-30 14:47

bert获得词向量_BERT烹饪之法：fintune 的艺术

大数据文摘授权转载自安迪的写作间作者：ANDYBERT预训练模型就如宰好待烹的猪，则finetune便是烹饪之法，猪头能用来做成香糯浓醇的烧猪头肉，猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄，身上的梅花肉，五花肉

weixin_39586649·2022-12-30 10:15

Pytorch系列之——模型保存与加载、finetune

模型保存与加载序列化与反序列化模型保存与加载的两种方式模型断点续训练按理来说我们训练好一个模型是为了以后可以更方便的去使用它，当我们训练模型是模型是被存储在内存当中的，而内存中数据一般不具有这种长久性的存储的功能，但硬盘可以长期的存储数据，所以在我们训练好模型之后，我们需要将模型从内存中转移到硬盘上进行长期存储。这就是模型的保存与加载，也可以称之为序列化与反序列化，下面介绍为什么模型的保存与加载可

Despacito1006·2022-12-29 15:10

利用huggingface出品的transformers进行预训练模型的finetune

language-modelingfinetuning本文基于最新的transformersv4.3.3https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples#important-note第一步非常重要，如上面官方链接讲的，需要正确安装transformers。单纯的pipinstall会报错第二步，多GPU进行分布式训练，

KAila_Lucky·2022-12-28 18:09

TensorFlow训练分类模型及Finetune实操

转自：https://blog.csdn.net/czp_374/article/details/81133641写的太好了！！！这篇文章关注的重点是如何使用TensorFlow在自己的图像数据上训练深度学习模型，主要涉及的方法是对已经预训练好的ImageNet模型进行微调(Fine-tune）。本章将会从四个方面讲解：数据准备、训练模型、在测试集上验证准确率、导出模型并对单张图片分类。1.微调的

Mirinda_cjy·2022-12-28 07:42

finetune一个GPT3模型

过程其实挺简单的，首先得注册一个账号获取token(我是叫在美国的朋友注册了一个)。注册好账号后，有18美金的试用额度，基本可以完成好几次模型训练了。除了模型训练需要收费之外，大概1000个token的费用是0.02美金。设置好OPENAI_API_KEY这个环境变量。exportOPENAI_API_KEY=""接下来就进入正题了，1.准备数据，格式如下，每一行都是一个json，换行用\n表示，

xiexiecn·2022-12-27 18:13

私人定制AI绘画——快速finetune stable diffusion教程

最近AI绘图非常火，只需要输入文本就能得到令人惊艳的图。举个例子，输入“photoofagorgeousyoungwomaninthestyleofstefankosticanddavidlachapelle,coy,shy,alluring,evocative,stunning,awardwinning,realistic,sharpfocus,8khighdefinition,35mmfilm

哎呦不错的温jay·2022-12-27 11:07

从零开始学bert，预训练实战笔记(torch版本)

目录序言预训练定义tokenizer定义预训练模型的参数开始预训练finetune微调bert模型定义模型定义dataset定义训练过程结论序言BERT是2018年10月由GoogleAI研究院提出的一种预训练模型

无敌叉烧包z·2022-12-26 01:39

ViLT_Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision组会稿

背景知识预训练模型后再finetune已经在cv和nlp领域证明了其可行性，同样的，这种方式在视觉和语言结合的多模态领域也能够带来一定的提升。预训练的方式可以是有监督和自监督。

Tyyy`·2022-12-25 22:47

prompt综述论文阅读：Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural La

Pre-train,Prompt,andPredict:ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing介绍nlp领域的两大变革预训练-finetune

开心的火龙果·2022-12-25 14:57

从4篇最新论文详解NLP新范式——Continuous Prompt

从BERT开始，对预训练模型进行finetune已经成为了整个领域的常规范式。但是从GPT-3开始，一种新的范式开始引起大家的关注并越来越流行：prompting。

PaperWeekly·2022-12-25 14:21

文本分类pytorch Bert fine tune

基于Bert预训练模型的文本分类finetune环境python==3.7torch==1.7.1transformers==4.9.2scikit-learn==0.21.3tensorboard==

yuhengshi·2022-12-24 14:59

bert finetune 分类模型预加载

bert代码中使用了TensorFlow的高级APIestimator，但是这样训练出来的模型是不支持预加载到内存当中的，每次进行预测都要加载一遍模型，离线处理的话还可以接受，如果要在线预测的话效率就会大打折扣，这里提出一个解决方案。google开源的TensorFlowserving是专门针对TensorFlow框架训练出来的模型设计的一个服务，可以非常方便的启动预测服务，并支持grpc和res

AI精神小伙·2022-12-24 14:27

BERT微调finetune笔记

参考：什么是BERT？-知乎(zhihu.com)词向量之BERT-知乎(zhihu.com)BERT详解-知乎(zhihu.com)详解Transformer（AttentionIsAllYouNeed）-知乎(zhihu.com)从Transformer到Bert-知乎(zhihu.com)14.10.预训练BERT—动手学深度学习2.0.0-alpha2documentation(d2l.a

Kakaluotuo·2022-12-24 14:50

在bert基础上finetune做中文文本分类

前言文本分类（TextClassification或TextCategorization，TC），又称自动文本分类（AutomaticTextCategorization），是指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程，实现这一过程的算法模型叫做分类器。文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题。文本分类有很多经典算法，比如最经典的朴实贝叶斯、SVM、KNN

肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2022-12-24 14:48

图文融合模型(续) and VQA过往简述

文章目录图文融合模型，书接上文[seed+transformer+finetune+图文融合+VLP+PromptLearning整合](https://blog.csdn.net/weixin_42455006

两面包+芝士·2022-12-22 16:01

PaddleSpeech 实现多种卡通音色和方言的中英文混合 TTS

(以下内容搬运自PaddleSpeech)实现单模型TTS中英文发音初步尝试了3种方案：单发音人方式、多发音人语料混合方式、finetune方式。

小湉湉·2022-12-20 12:51

深度学习基础知识---梯度弥散梯度爆炸

目录1梯度弥散、梯度爆炸的成因2解决方式2.1.pretrain+finetune2.2梯度裁剪2.3权重正则化2.5BatchNormalization正则化2.6残差结构shortcut2.7LSTM1

thequitesunshine007·2022-12-20 07:29

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