2019年3月4日
ULMFiT 阅读笔记
摘要： ULMFiT 阅读笔记 概述 这篇文章从文本分类模型入手，主要提出了两点：一是预训练语言模型在大中小规模的数据集中都能提升分类效果，在小规模数据集中效果尤为显著。二是提出了多种预训练的调参方法，包括Discriminative Fine tuning(分层微调。我自己取的名字，下同)，Slanted 阅读全文
posted @ 2019-03-04 16:02 |浅お唱|≮ 阅读(903) 评论(0) 推荐(0) 编辑