然而,仅训练层归一化参数对于良好的性能是不够的,参见第 3.4 节。 3 实验 我们表明适配器在文本任务中实现了参数高效的迁移学习。在 GLUE 基准测试(Wang 等人,2018 年)中,适配器调整与 BERT 的全量微调相差0.4%,但它仅增加了微调训练参数数量的3%。我们在进一步的17个公开分类任务和 SQuAD 问答任务中证实了这一结果。分析显示,
迁移学习的核心思想在于利用源领域(Source Domain)的丰富知识来改善目标领域(Target Domain)的学习任务。 参数迁移:模型的“拿来主义” 参数迁移,也称为模型迁移,是迁移学习中最直观也是最常用的方法之一。其基本思路是,将在一个大规模数据集上预训练好的模型参数,直接迁移到新的目标任务上,并根据目标任务的特性进行...
微调大预训练模型是NLP中一种有效的迁移机制。然而,在存在许多下游任务的情况下,微调方法是参数效率低下的:每个任务都需要一个全新的模型。作为替代方案,作者建议使用适配器(adapter)模块进行迁移。适配器模块产生了一个紧凑且可扩展的模型;它们只为每个任务添加几个可训练的参数,并且可以添加新任务,而无需重新访问...
这些全连接层的参数矩阵通常是满秩的，而模型训练的本质在于学习优化这些参数矩阵。然而，预训练模型的参数矩阵往往具有一个“本征维度”，这意味着我们可以通过优化低秩的参数优化量来达到良好的性能，这些优化量在低维空间中能够被有效地映射和保留。基于这一理论，LoRA仅针对参数矩阵中的低秩部分进行优化，从而将整个...
通过PyTorch的torchvision库和灵活的模型定义,我们可以轻松地进行迁移学习。无论是导入整个预训练模型还是仅导入部分参数,PyTorch都提供了强大的工具来支持这一过程。通过调整模型的输出层、冻结特定层以及只加载需要的参数,我们可以有效地将预训练模型的知识迁移到新的任务上,提高模型的泛化能力和训练效率。 希望这篇文章...
参数微调的迁移学习 参数调优算法 目录 1 gridSearchCV(网格搜索) 2 随机搜索 3 贝叶斯优化算法 1 gridSearchCV(网格搜索) sklearn.model_selection.GridSearchCV — scikit-learn 1.0.2 documentation GridSearchCV,它存在的意义就是自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小...
==>本文打破了SOTA的 参数高效 (parameter-efficient)的迁移学习的方法并且呈现了一个能够建立不同方法之间联系的统一框架。==>将这些方法重新定义为对预训练模型中特定隐藏状态的修改,并定义了一组设计维度,用于区分不同方法的差异。微调小部分(额外的)参数的方法:三种主流方法,都是冻结 PLM 参数,仅仅微调新增参数...
调节超参数:通过调整学习率、批量大小、优化器等超参数来优化模型的性能。 3. 迁移学习中常见的超参数调节 在迁移学习中,调节以下超参数对模型的表现至关重要: 3.1 学习率(Learning Rate) 学习率控制了每次权重更新的步长,是深度学习中最重要的超参数之一。在迁移学习中,我们通常使用较小的学习率来微调模型。以下...
迁移学习中的2种参数训练策略 0 背景 NVIDIA Transfer Learning Toolkit是英伟达推出的迁移学习工具包,使用提供的预训练模型来训练自己的数据,并可以完成模型裁剪、导出到deepstream框架中,实现快速部署。流程如下: 归纳如下: 下载预训练模型 数据集准备,转化为KITTI数据集格式...
迁移学习步骤 1.1模型查看&参数查看 class MyModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layer1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(3,4), torch.nn.Linear(4,3), ) self.layer2 = torch.nn.Linear(3,6) ...