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预训练模型时代：告别finetune, 拥抱adapter
©NLP论文解读 原创•作者 |FLIPPED 研究背景 随着计算算力的不断增加，以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代。 BERT、RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利，但也引发了一些新的问题。 首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般预训练模型时代：告别finetune, 拥抱adapter
©NLP论文解读 原创•作者 |FLIPPED 研究背景 随着计算算力的不断增加，以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代。BERT、RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利，但也引发了一些新的问题。 首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般的深预训练模型finetune使用思路
项目使用了预训练的bert模型进行文本分类 先说一下总体思路： 1.从官方的ckpt模型文件中加载模型，接一层全连接和激活函数，再接一层输出层即可，根据分类的类别选择输出层节点的个数。 2.构造模型后，冻结bert层，只训练后续接的分类层，保存模型，这一步可以不保存优化器状态，因为当前优化器中的E. 深度学习 --- 其他
E. 深度学习 — 其他 Pointer Network 概述 Pointer Networks正是通过对Attention Mechanism的简化而得到的。 问题 传统seq2seq模型来说，它的输出词汇表已经限定，当输入序列的长度变化的时候（如变为10个点）它根本无法预测大于4的数字 实现 初始化Key1值使用RNN把所有的【论文泛读124】在自然语言生成的 Pretrain-Finetune 范式中桥接子词间隙
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《Bridging Subword Gaps in Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Generation》 一、摘要 预训练-微调范式的一个众所周知的局限性在于它由一刀切的词汇表造成的不灵活性。这可能会削弱将预训练模型应用于自然语言生成 (NLG)实验四：迁移学习finetune：加载Resnet预训练的参数，修改Resnet的fc层，重新训练，完成4分类任务
一、准备工作 1. 模型准备 模型下载：https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth 下载完后如下，有44.6M。 2. 数据集准备 |----data |----pubupytorch finetune maskRcnn
注意点。 1.使用labelme标记数据时，同一个类型，也要标成多个类别，比如2只狗，要标为dog1,dog2.因为maskrcnn要为每一个实例创建一个mask。 如果都标为dog的话，两只狗的label像素值是相同的，会被认为是一个实例，也就只有一个boundingBox。利用caffe-ssd对钢材表面缺陷数据集(NEUDataset)进行finetune训练和测试
本篇博客主要讲述如何使用ssd在Caffe下针对自己的数据集进行finetune训练NEUDataset介绍LMDB数据集制作将数据集分为trainval和test获得trainval.txt和test.txt修改labelmap文件生成LMDB数据集使用caffe-ssd进行网络训练代码修改网络说明及修改实验结果 同时，本篇博客不会再18.6使用官方的slim训练模型并finetune微调
本文接着博客18.1，请先参考https://blog.csdn.net/u010397980/article/details/84930880 如果嫌自己写网络结构有些麻烦，可以直接从tensorflow的slim包中直接调用模型结构。从tensoflow的github下载slim包，该包中有很多模型也包含在imagenet预训练的权重。详见https://github.com/Pytorch：模型Finetune
通常会采用一个已经训练好的模型的权值参数作为模型的初始化参数，称之为Finetune。本质上就是构建新的模型，拥有一个较好的权值初始化。 一、Finetune权值初始化 保存模型：保存一个预训练好的模型 加载模型：把预训练模型中的权值取出来 初始化模型：将权值对应的放到新模型中 st