1. epoch、training step等 转至深度学习中 number of training epochs 中的 epoch到底指什么? ①一次epoch=所有训练数据forward+backward后更新参数的过程。1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本。 epoch:中文翻译为时期。一个时期 = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递。 ②一次training step(又称iterati...
epoch：表示将训练数据集中的所有样本都过一遍（且仅过一遍）的训练过程。在一个epoch中，训练算法会...
一个epoch是指把所有训练数据完整的过一遍
我们用监督学习在标记员的期望行为数据上微调GPT-3。我们训练了16 epochs,使用余弦学习率衰减和0.2的残差dropout。我们基于在验证集上的RM分数选择了最终的SFT模型。和Wu类似,我们发现我们的SFT模型在1 epoch后在验证集上过拟合;然而,我们发现多训练几个epoch既能提高RM分数又能提高人类喜好程度,尽管存在过拟合。 奖...
监督微调(SFT):采用监督学习策略对GPT-3模型进行了微调,以适应特定的标记演示任务。训练过程持续了16个epochs,期间采用了余弦学习率衰减策略,并设置了0.2的残差丢弃率。最终的SFT模型是基于验证集上的RM分数进行选择的。观察到SFT模型在经过1个epoch后,验证损失出现了过拟合现象。尽管存在过拟合,但继续训练更多的epoch...
Number of epochs: 2, 3, 4 我们也观察到大的数据集(例如, 与小数据集相比,100k+标记的训练示例)对超参数选择的敏感性要低得多。微调通常是非常快的,所以对上面的参数进行彻底的搜索并选择在开发集上执行得最好的模型是合理的。 A.4 Comparison of BERT, ELMo ,and OpenAI GPT ...
Number of epochs: 2, 3, 4 我们也观察到大的数据集(例如, 与小数据集相比,100k+标记的训练示例)对超参数选择的敏感性要低得多。微调通常是非常快的,所以对上面的参数进行彻底的搜索并选择在开发集上执行得最好的模型是合理的。 A.4 Comparison of BERT, ELMo ,and OpenAI GPT ...
TAPT是使用任务样本直接进行继续训练。Task Adaptive和Domain Adaptive的主要区别是,Task对应的数据集更小训练成本更低,不过因为直接使用任务数据,所以和任务的相关度更高。对应以上DAPT训练1个epoch(12.5K steps), TAPT训练100个epoch,每个epochs使用15%的Random Delete来进行样本增强。
使用监督学习在标签演示中微调 GPT-3,我们训练了 16 个epochs,使用余弦学习率衰减和 0.2 的残差丢失,根据验证集上的 RM 分数进行最终的 SFT 模型选择。与 Wu 等人类似(2021),我们发现我们的 SFT 模型在 1 个epoch后对验证损失过拟合; 然而,我们发现更多时期的训练有助于 RM 分数和人类偏好评级。
对于patch特征,在单个图像上具有用于单个级别的SxS特征图。在进行入队和出队操作时,我们对4个patch特征进行入队以防止memory bank变化太快,这可能导致不一致问题。除非另有指定,否则我们将以256的batch size训练200个epochs。我们使用0.06的学习率和余弦衰减策略。我们还为FPN添加了一个额外的归一化层。