学习文本的自然语言理解任务通常可以利用多任务学习和预训练两种途径解决,因此二者的结合可以增强文本理解能力,提出MT-DNN; 基于深度学习的多任务学习的优势:(1)Task-specific的标注数据有限,可以借助其他相似的任务的数据实现数据增强、(2)多任务可以作为一种正则化来提升泛化能力; 不同于BERT、GPT等模型,MT-DNN可以...
所以MT-DNN相对于bert的提升其实来自于 multi task 和 special output module 两个部分 SNLI 和 SciTail 结果在得到mult-task训练后的ckpt后,用这个weights去fine tune新的任务,结果和GLUE的保持一致,都有提升,且小数据集任务的提升更明显。 Domain 适应性结果...
概括来讲,一旦发现正在优化多于一个的目标函数,你就可以通过多任务学习来有效求解(Generally, as soon as you find yourself optimizing more than one loss function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...
multi-task learning language model pre-training 在这篇论文中, 作者提出结合两种方法的网络–Multi-Task Deep Neural Network(MT-DNN). 1. Multi-Task learning multi-task learning优点: 监督学习往往需要大量的标注样本, 但有时候标注数据并不容易取得. MTL可以利用相关的多个任务的标注数据来训练. MTL获益...
Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Learning in Deep Networks with Selective Layer Transfer（ICML 2021）中提出通过EM算法选择每个Task在每...
【深度学习】多任务学习概览(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks) 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI。为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升。尽管...
In this paper, we present a Multi-Task Deep Neural Network (MT-DNN) for learning representations across multiple natural language understanding (NLU) tasks. MT-DNN not only leverages large amounts of cross-task data, but also benefits from a regularization effect that leads to...
译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI。为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,...
Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding This PyTorch package implements the Multi-Task Deep Neural Networks (MT-DNN) for Natural Language Understanding, as described in: Xiaodong Liu*, Pengcheng He*, Weizhu Chen and Jianfeng Gao Multi-Task Deep Neural Networks for Natural...