3. 学习率还与其他超参数(如 batchsize)相互关联,需要根据具体任务和数据集来进行调 整。 如何设置学习率: 一般来说建议越大越好(在不会 Loss:NaN 或 Loss:0.99/1 的前提下)以下是 fp32/bf16 的建 议参数,如果是 fp16,建议根据实际情况缩小一些(:...
1. batch size(批大小):可以设置为16或32。 2. learning rate(学习率):对于Adam优化器,推荐的学习率范围是5e-5、3e-5或2e-5。 3. num of epochs(周期数):可以设置为2、3或4。 4. data_dir:输入数据的文件目录,应包含train、val和test三个文件,分别用于训练、验证和测试。 5.bert_model:所使用的BE...
双向编码：BERT的独特之处在于它使用双向Transformer，这意味着模型在预测每个单词时，都能看到这个单词前后...
一般来说,Batch Size设置的不能太大也不能太小,一般为几十或者几百。笔者的调参经验是看GPU占用率。我们在命令行输入gpustat查看GPU占用率,如图 4.32所示。Batch Size越大,GPU占用率也就越高,一般占满整个GPU卡训练模型为最佳。业界传闻使用2的幂次可以发挥更佳的性能,笔者并没有尝试过,大家可以去尝试一下。
实验设置:batch size为32,微调3个epoch,尝试不同的学习率(2~5e-5),并选择在验证集上精度最好的学习率。在小数据集上,多次微调取最优模型。 实验结果: BERT-base和BERT-large相比于之前最优的模型提升了4.5%和7.0%,达到了79.6%和82.1%。 BERT-large相比于BERT-base在各个任务上都有大幅度提升,尤其在小数据...
train_batch_size:训练时的batch大小,一般设置为64 learning_rate:学习率,论文推荐了几个,5e-5, 3e-5, 2e-5 no_cuda:是否使用GPU加速,如果设置为False,双重否定表肯定,表示使用GPU训练模型,这里就会埋下一个坑 local_rank:这个参数可以不改,默认设置为-1,但是主要也涉及到一个坑 ...
我们一般主要关注以下的设置 ``` "log_interval": 50, #这个是训练是每运行多少step之后在命令行输出一次最新状态 "eval_interval": 500, #这个可以简单理解成每运行多少step之后保存一次模型文件 "batch_size": 16, #这个是一批处理的数量 如果遇到训练时提示显存溢出请调小,个人测试一般是 显存(单位GB) >=...
1.需要设置batch_size的大小,训练的轮次num_train_epochs,设置优化器的参数learning_rate,weight_decayadam_epsilon这些。 2.warmup_proportion表示,慢热学习的比例。比如warmup_proportion=0.1,在前10%的steps中,lr从0线性增加到 init_learning_rate,这个阶段又叫 warmup,然后,lr又从 init_learning_rate 线性衰减到...
我们先将用于BERT训练的batch size大小设置为32,获得了61.9%的性能;但是,随着我们将batch size大小分别减小到24和16,准确性都提高了一点,分别达到62.3%和62.5%。 同样,当我们将批次大小增加到64时,准确性会降低。因此,似乎batch size大小在32、24和16间取值时可以达到最佳模型,但是batch size大小为16的模型性能...