self-training 的轮数,即基础估计器在训练集的重新标记变体上拟合的次数。 termination_condition_:{‘max_iter’, ‘no_change’,‘all_labeled’} 停止拟合的原因。 'max_iter':n_iter_ 达到max_iter。 'no_change':没有预测到新标签。 'all_labeled' :所有未标记的样本在达到max_iter 之前都已标记。
torchvision 0.11.3 transformers 4.16.2 1. 2. 3. 下面是使用代码,知道SapBERT是抽取向量的就行了,然后就可以用一些类似faiss的近似向量检索工具进行检索了: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import numpy as np tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cambridgeltl/SapBERT-from-PubMedBERT-...
为了避免co-training在训练过程中引入的错误的pseudo-label数据,本文构建了公式(2)的目标函数。第一项就是传统的损失函数,第二项是正则项。第三项是本文的重点。通过Self-paced Learning对当前生产pseudo-label的样本进行选择。第四项是上面说的用来控制vi的。最后一项也是正则项,用来鼓励view之间的判断的一致性(an u...