超参数设置: batch_size = 24; dropout = 0.1; learning-rate=2e-5; warm-up proportion = 0.1; max_epoch = 4; 作者的学习率衰减策略,叫作 slanted triangular(继承自 ULM-Fit)。它和 BERT 的原版方案类似,都是带 warmup 的先增后减。通常来说,这类方案对初始学习率的设置并不敏感。但是,在 fine-...
11G，batch size：5，max length：512
Bert Large模型在Nvidia V100 16G显卡上的batch size通常较小（如2-8），主要是因为该模型对显存消耗较...
_lenght一般设置为512，bathc_size设置为8,16,32之类的；你可以把max_sen _lenght调到128以下或者64以...
比如，从60000个训练数据中随机选取100个数据，用这100个数据进行学习，这种学习方式成为 mini-batch 学习...
得到新模型后,推断多个样本时,依然报错,得到的都是nan结果。什么情况,这个batch size参数是摆设吗!(后来我查看过5.1分支的代码,配置有所不同,也许在5.1分支上,直接使用batch size是有作用的)天知道在经过怎样的过程之后,发现engine构建过程中,有过配置设置: ...
最后的预训练包括两个阶段:前九个epoch用128的序列长度和64k的batch size;最后一个epoch用512的序列长度和32k的batch size,只用了惊人的8599个迭代便训练完了BERT。而它和基线模型还有其他batch size训练对比,如下图。 之后,在背景部分,作者给我们分享了关于大批量训练的知识。目前大批量训练常常会遇到的几个问题...
首先在導言部分,作者稍稍介紹了大批次訓練的困難,還有此次面對的訓練物件BERT。為處理大批次 BERT 的訓練,作者提出了 LAMB 最佳化器,透過這個最佳化器將BERT訓練的batch size推到了64k(具體65536)的量級,而同時不損失精度,此外LAMB最佳化器還有一個優點就是隻用調學習率。
本文微调时,epochs = 3(数据扫三遍), 学习率 = 5e-5, batch_size = 32【意义备忘】 大家实验发现:用 BERT 做微调的时候,结果非常不稳定。同样的参数,同样的数据集,训练 10 遍,variance 方差特别大。 其实很简单,epochs 不够,3 太小了,可能要多学习几遍会好一点 ...
BERT模型batch_size对预测结果的影响,原因:不同长度文本pad一致长度,添加pad后会对预测有一丢丢影响,虽然mask会抵消大部分影响,但是还是会一留下一点点影响。解决办法:多次采用不同的batch_size测试模型,发现离模型训练使用的batch_size越近,与单条预测的结果差别越