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2020年10月14日
论文阅读 | Adversarial Training for Large Neural Language Models
摘要: 本文把对抗训练用到了预训练和微调两个阶段,对抗训练的方法是针对embedding space,通过最大化对抗损失、最小化模型损失的方式进行对抗,在下游任务上取得了一致的效果提升。有趣的是,这种对抗训练方法不仅能够在BERT上有提高,而且在RoBERTa这种已经预训练好的模型上也能有所提高,说明对抗训
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posted @ 2020-10-14 17:01 山竹小果
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