在深度学习中，Fine-tuning和Embedding是两个重要的概念。Fine-tuning是指在预训练模型的基础上，在特定任务上进行进一步训练，以适应该任务的特定数据和要求。而Embedding是一种将高维离散数据转换为低维连续向量表示的技术，常用于将文本、图像等离散数据编码成数值形式，便于深度学习模型处理和学习。通过Fine-tuning，我...
例如,针对Fine-tuning,可以进一步研究模型的可解释性、模型间的迁移性等问题;而在Embedding方面,可以考虑多模态数据的嵌入、更加复杂的语义关系建模等研究方向。 总的来说,Fine-tuning和Embedding是深度学习中两个重要且相互关联的概念。Fine-tuning通过在预训练模型的基础上进行微调,使模型适应特定任务的数据和要求;而Em...
Learn what is fine tuning and how to fine-tune a language model to improve its performance on your specific task. Know the steps involved and the benefits of using this technique.
fine-tuning是一种机器学习，深度学习中常用的一种调参的方法。迁移学习是一种机器学习的学习范式的一种...
微调(fine tuning) 首先举一个例子,假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子,为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像,然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大,但样本数仍然不及ImageNet数...
1.1. 为什么要 fine-tuning 1.1.1. 微调可以强化预训练模型在特定任务上的能力 1.特定领域能力增强:微调把处理通用任务的能力,在特定领域上加强。比如情感分类任务,本质上预训练模型是有此能力的,但可以通过微调方式对这一能力进行增强。2.增加新的信息:通过微调可以让预训练模型学习到新的信息,比如常见的自我认知...
1. 动机不同： 这些工作主要聚焦于微调尽量少的参数而模型效果不会损失太多（所谓的paramter efficient learning），而Child-Tuning主要关注如何更好的提高模型的效果与泛化性能；2. 方法不同：Adapter引入了额外的参数模块，Diff-pruning则通过L0范数约束参数更新量，而Child-Tuning不需要额外的新模块，只需要在模型内...
Fine Tuning（微调）：Fine Tuning 通常是指使用一个预训练模型，针对特定任务进行微调。在微调过程中，...
自BERT火了以后,基本上现在所有NLP领域都all in Pre-training & Fine-tuning了吧?但当“大”规模预训练模型遇上“小”规模标注数据时,往往直接Fine-tuning会存在过拟合现象,进一步会影响Fine-tune完后模型的Generalization能力。 如何更好地应对这一问题呢?我们提出的Child-Tuning给出了一种新的解法:在Fine-tuning...
1.1. 为什么要 fine-tuning 1.1.1. 微调可以强化预训练模型在特定任务上的能力 1.特定领域能力增强：微调把处理通用任务的能力，在特定领域上加强。比如情感分类任务，本质上预训练模型是有此能力的，但可以通过微调方式对这一能力进行增强。2.增加新的信息：通过微调可以让预训练模型学习到新的信息，比如常见...