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標簽 > 遷移學習
深度學習中在計算機視覺任務和自然語言處理任務中將預訓練的模型作為新模型的起點是一種常用的方法，通常這些預訓練的模型在開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡的時候已經(jīng)消耗了巨大的時間資源和計算資源，遷移學習可以將已習得的強大技能遷移到相關(guān)的的問題上。
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運用遷移學習，CNN特征，語句特征應用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學習...
多用途模型是自然語言處理領(lǐng)域的熱門話題。這些模型為機器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機器人、情緒分析等我們感興趣的自然語言處理應用提供了動力。這些多用途自然語言處...
2019-04-08 標簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理遷移學習 3.9萬 0
人工智能競爭，從算法模型的研發(fā)競爭，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競爭，這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學習推動的，而監(jiān)督學習對數(shù)據(jù)極度饑渴，需要海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)...
因為我們使用的是底層的構(gòu)建塊，我們可以輕松改變模型的某個單一部件（例如，將F.relu變?yōu)镕.sigmoid）。這樣做可以得到一個全新的模型架構(gòu)，它可能...
把我們當前要處理的NLP任務叫做T（T稱為目標任務），遷移學習技術(shù)做的事是利用另一個任務S（S稱為源任務）來提升任務T的效果，也即把S的信息遷移到T中。...
定義 1：（遷移學習）。給定一個基于數(shù)據(jù) Dt 的學習任務 Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務 Ts 有用的知識。遷移學習旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...
遷移學習需要將預訓練好的模型適應新的下游任務。然而，作者觀察到，當前的遷移學習方法通常無法關(guān)注與任務相關(guān)的特征。在這項工作中，作者探索了重新聚焦模型注意...
2023-08-11 標簽：算法機器學習數(shù)據(jù)集 7.4k 0
面臨上述的訓練和測試數(shù)據(jù)之間的領(lǐng)域差異的問題，簡單地應用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型可能導致模型聚焦于每個領(lǐng)域的偏差，即便訓練數(shù)據(jù)是充足的。為了避免該問題，本文研究了...
2019-06-07 標簽：數(shù)據(jù)集解耦遷移學習 7.1k 0
算法的基本思想是 從源 Domain 數(shù)據(jù)中篩選有效數(shù)據(jù)，過濾掉與目標 Domain 不match的數(shù)據(jù)，通過 Boosting方法建立一種權(quán)重調(diào)整機制...
2018-08-05 標簽：數(shù)據(jù)算法遷移學習 6.7k 0
無監(jiān)督訓練加微小調(diào)整，只用一個模型即可解決多種NLP
基于一個可伸縮的、任務無關(guān)的系統(tǒng)，OpenAI在一組包含不同的語言任務中獲得了最優(yōu)的實驗結(jié)果，方法是兩種現(xiàn)有理念的結(jié)合：遷移學習和無監(jiān)督的預訓練。
除了能夠更快地進行訓練之外，遷移學習也是特別有趣的，僅在最后一層進行訓練，讓我們可以僅僅使用較少的標記數(shù)據(jù)，而對整個模型進行端對端訓練則需要龐大的數(shù)據(jù)集...
2018-08-22 標簽：數(shù)據(jù)集NLP遷移學習 6k 0
如何解決人工智能應用中數(shù)據(jù)隱私保護帶來的挑戰(zhàn)？
考慮有多個數(shù)據(jù)擁有方，每個數(shù)據(jù)擁有方各自所持有的數(shù)據(jù)集 Di 可以用一個矩陣來表示。矩陣的每一行代表一個用戶，每一列代表一種用戶特征。同時，某些數(shù)據(jù)集可...
2019-04-29 標簽：數(shù)據(jù)人工智能遷移學習 6k 0
用于語音情緒識別的基于對抗學習的說話人無關(guān)的表示
作者基于本模型和兩種訓練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測試，所用的具體模型結(jié)構(gòu)如下所示，實驗結(jié)果表明，在IEM...
2019-05-07 標簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學習 4.9k 0
僅會一點點python就能自己搭建一個神經(jīng)網(wǎng)絡！
我們將在本實驗中使用的 Tensor Processing Unit（TPU）硬件加速器。Google 云端存儲（GCS）能夠保持極高的吞吐量，但與所有...
2019-05-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡python遷移學習 4.8k 0
如果我們想使用多任務學習，但只有一個任務，該怎么辦呢？一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...
遷移學習（Transfer Learning）是機器學習領(lǐng)域中的一個重要概念，其核心思想是利用在一個任務或領(lǐng)域中學到的知識來加速或改進另一個相關(guān)任務或領(lǐng)...
只用了100個案例，他們就達到了和用2萬個案例訓練出的模型同樣的錯誤率水平。除此之外，他們還提供了對模型進行預訓練的代碼，因為維基百科有多種語言，這使得...
許多傳統(tǒng)的遷移學習方法都是利用預先訓練好的語言模型（LMs）來實現(xiàn)的，這些模型已經(jīng)非常流行，并且具有翻譯上下文信息的能力、高級建模語法和語義語言特性，能...
遷移學習廣泛地應用于NLP、CV等各種領(lǐng)域，通過在源域數(shù)據(jù)上學習知識，再遷移到下游其他目標任務上，提升目標任務上的效果。其中，Pretrain-Fine...
Facebook研究者擴展并增強LASER工具包，并在近期開源這個項目
LASER 中的句子向量表征對于輸入語言和 NLP 任務都是通用的。該工具將任何語種的句子映射到高維空間中的一個點，目的是將各語種的語句最終聚合在同一鄰...
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