在SuperGLUE数据集上,Multi-CLS BERT也取得了很好的表现。 总结 在这项工作中,作者建议使用 K 个 CLS 嵌入来表示输入文本,而不是在 BERT 中使用单个 CLS 嵌入。与 BERT 相比,Multi-CLS BERT 显着提高了 GLUE 和 SuperGLUE 分数,并减少了 GLUE 中的预期校准误差,而其唯一增加的成本是将最大文本长度减少了 K...
为了解决 CLS 嵌入的崩溃问题,作者修改了预训练损失、BERT 架构和微调损失。消融研究表明,所有这些修改都有助于 Multi-CLS BERT 性能的提高。在调查改进来源的分析中,发现 a) 集成原始 BERT 比集成 Multi-CLS BERT 带来更大的改进,b) 不同 CLS 嵌入的不一致与 BERT 模型的不一致高度相关不同的微调种子。这两...
总的来说,MuLTI在各种QA任务中实现了最先进的性能。 在文本-视频检索任务中,最有竞争力的文本-视频检索方法是基于CLIP的Vision Transformer和BERT在400M文本-图像对上的预训练。然而,尽管使用较少的预训练数据,MuLTI在两个基准任务上仍然具有很强的竞争力。值得注意的是,在使用DSL进行后处理后,MuLTI的性能优于CAMoE...
总的来说,MuLTI在各种QA任务中实现了最先进的性能。 在文本-视频检索任务中,最有竞争力的文本-视频检索方法是基于CLIP的Vision Transformer和BERT在400M文本-图像对上的预训练。然而,尽管使用较少的预训练数据,MuLTI在两个基准任务上仍然具有很强的竞争力。值得注意的是,在使用DSL进行后处理后,MuLTI的性能优于CAMoE...
我们首先将视频编码器从VIT-B/16替换为VIT-L/14,并将文本编码器从Bert-Base替换为Bert-Large。然后,我们得到MuLTI-L。此外,为了满足有限资源的训练要求,我们将视频编码器从VIT-B/16替换为VIT-B/32,并将文本编码器从12层减少到6层。不同模型的浮点运算(FLOPs)、参数(Params)和每秒帧数(FPS)显示在表1。
我们首先将视频编码器从VIT-B/16替换为VIT-L/14,并将文本编码器从Bert-Base替换为Bert-Large。然后,我们得到MuLTI-L。此外,为了满足有限资源的训练要求,我们将视频编码器从VIT-B/16替换为VIT-B/32,并将文本编码器从12层减少到6层。不同模型的浮点运算(FLOPs)、参数(Params)和每秒帧数(FPS)显示在表1。
在文本-视频检索任务中,最有竞争力的文本-视频检索方法是基于CLIP的Vision Transformer和BERT在400M文本-图像对上的预训练。然而,尽管使用较少的预训练数据,MuLTI在两个基准任务上仍然具有很强的竞争力。值得注意的是,在使用DSL进行后处理后,MuLTI的性能优于CAMoE、QB-Norm和TS2-Net。
keras_bert_multi_label_cls.zipLo**gs 上传1 MB 文件格式 zip 本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多标签分类任务,对BERT进行微调。 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 nbnhhsh 2025-03-08 23:47:34 积分:1 pinyin 2025-03-08 23:47:10 积分:1 ...
在这个文本分类任务中,我们使用BERT Base模型,该模型为每个单词(令牌)和池输出(CLS)输出长度为768的向量。模型训练周期结束时的汇总输出收集了足够的任务上下文,并能够帮助进行预测。由于我们的预测任务基本上只需要10个标签(tags)的概率,我们在BERT的768个输出之上添加了一个10个输出的线性层。 由于输出是多标签的(...
在CLS数据集上: MultiFiT能够在所有领域超越它的零样本教师LASER。 有引导的单语模型也优于几乎所有基于翻译的更复杂模型。 在有监督情况下,MultiFiT同样优于多语言BERT。 7 Conclusion 作者提出了一种新的精调多语模型,这种模型的效果要好于需要更多训练数据和计算资源的模型。作者在零样本学习和有监督学习两种情形...