Fine-Tuning的应用广泛,特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。在计算机视觉中,例如图像分类、物体检测和图像生成等任务,我们可以使用预训练的卷积神经网络作为基础模型,并通过Fine-Tuning来适应具体的数据集。在图像分类任务中,Fine-Tuning可以帮助我们针对特定类型的数据进行模型调整,以提高分类精度。例如,在智能安防领域,...
在Windows系统下使用fine-tuning训练好的caffemodel进行图像分类,需要按照以下步骤进行: 准备caffemodel文件:这是fine-tuning训练好的模型文件,可以直接用于图像分类任务。如果你还没有这个文件,你需要先进行fine-tuning训练。 准备均值文件:在测试阶段,需要将测试数据减去均值,以进行数据的标准化处理。这个均值文件可以通过...
分类微调 classification fine-tuning 是指训练模型来识别一些特定的标签,例如“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。此外还可以用来识别文章的主题等任务。classification fine-tuning 最重要的一点是他只能预测出在训练集中包含的类别,而不能预测没有识别过的类。 classification fine-tuning 不需要在输入中添加 instruction 可以...
c 做的是阅读理解问题,d 做的是命名实体识别(NER),模型构造也类似,取图中箭头指出的部分词对应的隐层输出分别接一个分类输出层完成任务。 类似以上这些任务的设计,可以将预训练模型 fine-tuning 到各类任务上,但也不是总是适用的,有些 NLP 任务并不适合被 Transformer encoder 架构表示,而是需要适合特定任务的模...
本文主要展示通过极简的代码调用Pytorch Pretrained-BERT并进行fine-tuning的文本分类任务。 下面的代码是使用pytorch-pretrained-BERT进行文本分类的官方实现,感兴趣的同学可以直接点进去阅读: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT/blob/master/examples/run_classifier.pygithub.com/huggingface/pytorch...
可以看到,要用bert通过fine-tuning进行文本分类,仅需要改动run_classifier.py文件即可。run.sh是为了运行方便新建的脚本文件,可有可无。 2、修改部分代码,轻松实现文本分类 根据上一节说明,要用bert通过fine-tuning进行文本分类,仅需要改动run_classifier.py文件即可。
文本相似度任务和文本分类任务的区别在于数据集的准备以及run_classifier.py中数据类的构造部分。 0. 准备工作 如果想要根据我们准备的数据集进行fine-tuning,则需要先下载预训练模型。由于是处理中文文本,因此下载对应的中文预训练模型。 BERTgit地址:google-research/bert ...
【深度学习前沿应用】图像分类Fine-Tuning 【深度学习前沿应用】图像分类Fine-Tuning 作者简介:在校大学生一枚,华为云享专家,阿里云星级博主,腾云先锋(TDP)成员,云曦智划项目总负责人,全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会(TIPCC)志愿者,以及编程爱好者,期待和大家一起学习,一起进步~...
win10 BERT fine-tuning MRPC句子对分类任务实战 说明: GLUE (General Language Understanding Evaluation) 数据集:为了能够标准化的和综合性的评估NLU(自然语言理解)算法和模型而构造出来的一套包含数据集,在线评估平台的工具。 其中包含了九个数据集,其中MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus)是微软的语料库,...
基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战 基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战 标签:机器学习,BERT 技术研究与问题解决 粉丝-36关注 -18 +加关注 0 0 升级成为会员