Pretrained model是指通过大量的数据训练出的大模型,可以直接或者fine tune后用在新的任务上(如果不是大模型,用少量数据训练的小模型能直接用在新的任务上也可以,但是一般来说少量数据没有强大的迁移能力,所以一般都是指大模型)。我把pretained model分为三类:图像大模型,语言大模型(LLM),Meta learning(一般指few-...
而在预训练阶段的微调,百度ernie2.0提出了Sequential Multi-task Lear研ning的思想,不同于Continual Learning只在训练的每一个阶段仅通过一项任务来训练模型,与Multi-task Learning的所有任务一起进行多任务学习,ernie2.0每当有新任务出现时,使用先前学习的参数来初始化模型,并同时训练新引入的任务和原始任务。这样解决了...
pretrained_model = models.resnet18(pretrained=True) # 冻结预训练模型的参数 for param in pretrained_model.parameters(): param.requires_grad = False # 替换预训练模型的最后一层分类器 num_classes = 10 # CIFAR10数据集有10个类别 pretrained_model.fc = nn.Linear(pretrained_model.fc.in_features, n...
The learning model generation method includes an obtaining step (S12), a learning step (S15) and a generating step (S16). In the obtaining step (S12), the computer obtains teacher data. The teacher data includes base material information, treatment agent information, and the evaluation of the...
预先训练模型的第三种用法,是采用部分的模型,再加上自定义的输入层和辨识层,如此就能够不受限于模型原先辨识的对象,也就是所谓的转移学习(Transfer Learning),或者翻译为迁移学习。一般的迁移学习分为以下两阶段。 (1)建立预先训练的模型:如之前提到的 Keras Applications,还有在自然语言处理方面的 BERT,利用大量的训...
由于pre-trained model的通用性，导致很多领域的research工作变得十分的trivial。也因为pre-trained model从...
Nikunj Saunshi 等人论文《A theoretical analysis of contrastive unsupervised representation learning》中的对比学习(contrastive learning,CTL)假设,一些观察到的文本对在语义上比随机取样的文本更为接近。CTL 背后的原理是「在对比中学习」。相较于语言建模,CTL 的计算复杂度更低,因而在预训练中是理想的替代训练标准...
Meta-Learning的目标是，学习到的Meta Model经过每个Task的Adaption之后最好 Pretraining通常的目标是， ...
Efficiently Learning an Encoder that Classifiers Token Replacements Accurately (Clark et al., 2020) (有效学习可精确替换分类器Token的编码器).employs a new generator-discriminator framework that is similar to GAN(采用了一种新的生成器-鉴别器(generator-discriminator)框架,类似于GAN (Goodfellow et al., ...
语言模型Language_model给定一个输入词序列(中文需要先分词、英文需要先 tokenize),计算其生成概率。 语言模型的评价指标 PPL(困惑度),用于表示模型生成句子的流利程度。 NLP 核心技术 语义表示 PaddleLARK(Paddle LAngauge Representation ToolKit) 是传统语言模型的进一步发展,通过在大规模语料上训练得到的通用的语义表示...