多分类的典型场景是情感分类。传统的方法有tfidf提取特征后用LR做分类,或降维后用GBDT做分类,再后来就是word2vec或fasttext提取embedding后接各种NN网络做分类。Bert出现后,整个pipeline更简单了,前面挂一个BertMainLayer提取特征,后面拼接不同的网络,训练2到3轮搞定。 具体代码可以参考transformers classTFBertForSequenc...
接下来就是常见的深度学习训练方法了,这里使用AdamW优化器,其他优化器也可以根据需要进行选择,具体的参考PyTorch的官方文档。 lr = 0.00005 optimizer = torch.optim.AdamW(optimizer_grouped_parameters, lr=lr) 下面是具体的训练代码: 在测试数据上评估模型 现在我们已经训练了用于抽取实体的BERT模型。在前面数据集准备...
在tag级别cross-entropy和CRF基本是一样的,但因为加入了对Label转移概率的约束,CRF在entity级别的指标上有明显更高的召准。 还要注意一点就是和Bert一起训练的CRF,最好使用不同的learning rate,Bert层是微调lr不能太高不然会出现信息遗忘,一般在 e−5～e−6 。而这么小的lr会导致CRF层转移概率收敛太慢,CRF...
我应该如何设置 learningrate(学习率)(lr)?Learningrate 对训练模型的影响: 1. 收敛速度:较大的学习率可以加快模型的收敛速度,这对于大规模数据集和复杂模型来 说可能是有益的。但是,如果学习率设置得过大,可能会导致模型无法收敛或者在最优 解附近震荡喵。 2. 精度和稳定性:较小的学习率可以提高模型的精度和...
train_features,test_features,train_labels,test_labels=train_test_split(features,labels)lr_clf=LogisticRegression()lr_clf.fit(train_features,train_labels)lr_clf.score(test_features,test_labels) 作为参考,该数据集的最高准确性得分目前为96.8。可以对DistilBERT进行训练以提高其在此任务上的分数,这个过程称...
对比结果如下,作者控制了相同的训练数据和epochs,增加batch size并相应的对lr进行调优,最终考虑到训练效率没有选择表现略好的2K而是用8K作为batch size。 看到这里其实有一些疑惑,因为平时训练很少用到如此大的batch size,虽然样本确实很大,但是控制batch size更多是考虑到batch太大会导致梯度过于平滑。个人感觉这里使用...
fromtransformersimportAdamWimporttorch# 准备优化器optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=5e-5)# 训练模型model.train()forepochinrange(3):forbatchintrain_loader:optimizer.zero_grad()outputs=model(**batch)loss=outputs.loss loss.backward()optimizer.step() ...
0005)lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')model.to(device)# 训练模型 num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs):for images, targets in trainloader:...
parameters(), lr=2e-5) loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss() # 使用二元交叉熵损失函数 # 训练模型 model.train() for epoch in range(50): # 训练轮数可以根据需要进行调整 for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() # 梯度清零 outputs = model(**batch) # 获取logits和attention_mask ...
259876lr / Chinese-BERT-wwm 32de18 / Chinese-BERT-wwm 3sunny / Chinese-BERT-wwm 447555240 / Chinese-BERT-wwm 459359351 / Chinese-BERT-wwm 575571371 / Chinese-BERT-wwm 5ace / Chinese-BERT-wwm 662d7 / Chinese-BERT-wwm 717hqliu / Chinese-BERT-wwm ...