Feature-Based方法:这种方法常用于迁移学习和微调场景,特别是当目标任务的标签数据量相对较小,而大量无标签数据可用时。通过只改变最后一层的参数,可以最大限度地保留预训练模型的学习能力,同时仅对必要的部分进行微调。Fine-tuning方法:Fine-tuning广泛应用于各种自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、问答系统等。由于...
Fine-tuning方式是指在已经训练好的语言模型的基础上,加入少量的task-specific parameters, 例如对于分类问题在语言模型基础上加一层softmax网络,然后在新的语料上重新训练来进行fine-tune。 构造语言模型,采用大的语料A来训练语言模型 在语言模型基础上增加少量神经网络层来完成specific task例如序列标注、分类等,然后采用...
1. 共同点 它们都是在下游任务中使用预训练模型的方法 2. 区别 名称
目录1. 背景 2.Bert流程和技术细节 3.总结1. 背景在bert之前,将预训练的embedding应用到下游任务的方式大致可以分为2种,一种是feature-based,例如ELMo这种将经过预训练的embedding作为特征引入到下游任务的网络中;一种是fine-tuning,例如GPT这种将下游任务接到预训练模型上,然后一起训练。然而这2种方式都会面临同一...
Finetuning,即微调,是指在预训练模型的基础上,针对特定任务进行部分或全部参数的重新训练,以优化模型在该任务上的性能。 2.工作原理 预训练模型已经在大规模数据集上学习到了丰富的通用特征,但对于特定任务可能存在一定的适应性问题。Finetuning通过调整预训练模型的部分或全部参数,使其能够更好地适应特定任务的特性,...
在上篇分享中我们侧重的是fine tuning based,本文主要侧重的是feature based,即将bert作为文本语义特征的提取/生成工具,通过为样本生成低维稠密特征而快速适用于多种机器学习、深度学习模型,该种方式或许无法完全发挥bert的表征学习能力,但是为后续模型的选择和设计提供了很大的便捷性及自由度。本文中使用的数据上一篇文章...
We have also developed a hybrid deep learning fine-tuning network based on Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) for the classification stage. The FS approach is worked on two-stage criteria. The filter model is used in the first stage, and the...
Then, the model is trained for fine-tuning by all three losses. The process of pre-training stage is shown in Algorithm 2. Few-shot learning stage In few-shot learning stage, an N-way K-shot episodic task is constructed from new class dataset with support set S and query set Q. ...
4.2.5 MobileNetV2 with Fine-tuning 对于MobileNetV2,我们使用QSFM-PSNR在CIFAR-10上修剪整个17个深度可分离的卷积层。各层压缩比为0.3。剪枝实验结果如表4所示。修剪后模型精度仅下降0.48%(92.54%→92.06%),FLOPs减少26.93%,参数减少24.09%。结果表明,该方法对于深度可分的卷积层也能获得较好的结果。
And then for evaluation on test set, we use the PASCAL VOC 2012 trainval set to further fine-tune our proposed method. In the end, our proposed approach respectively achieves performance of 82.7% and 86.2% with and without MS-COCO fine-tuning, as shown in Table 5. Note that, wedo not...