2.使用权重初始化。 用bert做finetune时,通常会直接使用bert的预训练模型权重,去初始化下游任务中的模型参数,这样做是为了充分利用bert在预训练过程中学习到的语言知识,将其能够迁移到下游任务的学习当中。 以bert-base为例,由12层的transformer block堆叠而成。那到底是直接保留bert中预训练的模型参数,还是保留部分,...
在开始训练我们自己fine-tune的BERT后,我们可以再来看看BERT代码里除了processor之外的一些部分。我们可以发现,process在得到字符串形式的输入后,在file_based_convert_examples_to_features里先是对字符串长度,加入[CLS]和[SEP]等一些处理后,将其写入成TFrecord的形式。这是为了能在estimator里有一个更为高效和简易的...
将问题和答题所需上下文分别作为上句与下句,加入[CLS]和[SEP]特殊符,之后通过在上下文部分预测答案所在位置开头(Start)与结尾(End),进行 finetune。 标准四法第四法,单句标注任务。 之前单句分类,先加入[CLS],但是最后取其他位置输出,预测相应标注,进行 finetune。 Finetune 之标准篇 先来介绍论文中用到标准法...
前几天在知乎刷到邱震宇同学的一个文章,如何让 Bert 在 finetune 小数据集时更“稳”一点,主要是分析了一篇论文,感觉很有意思。 小数据集的时候,很容易就训练震荡。作者主要是分析了两个点进行优化。一个是adam偏移修正的问题,一个是权重初始化的问题。 作者通过实验给出的结论是:1.使用误差修正,训练效率提高...
这张图反映了模型在小数据集RTE上的训练曲线。可以看到,使用偏移修正的Adam来finetune能够更快达到收敛,同时获得更小的loss。 再次验证 实践出真知,为了验证上述结论的有效性,我决定找一个小数据集进行实际测试。正好最近有一个ccks举办的实体识别比赛,名称是...
Fine-tune层的选择 BERT的每⼀层捕获输⼊⽂本的不同特性，Table 3显⽰了在不同层Fine-tune BERT时performance的对⽐。实验结果表明，BERT的最后⼀层更能表征下游任务（Layer-11表⽰fit前12层），在对其进⾏Fine-tune时效果也是最好的。学习率优化策略 通常BERT模型的低层包含更general的信息，⽽...
刚好最近总结了下fine-tune BERT的几种常用技巧，Bert在fine-tune时训练的5种技巧其中包括权重初始化、...
运行fine-tune 之后就可以直接运行run_classsifier.py进行模型的训练。在运行时需要制定一些参数,一个较为完整的运行参数如下所示: export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 #全局变量 下载的预训练bert地址 export MY_DATASET=/path/to/xnli #全局变量 数据集所在地址 ...
bert官方给了两个任务的fine-tune代码: 1.run_classifier.py 2.run_squad.py 其实就是我们在Bert系列(一)——demo运行里运行的demo,下面我就对这两个代码进行展开说明: 一、run_classifier.py 1、参数 ## Required parametersflags.DEFINE_string("data_dir",None,"The input data dir. Should contain the ...