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乱花逐流水,古月绕千山
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2020年3月27日
BERT-Of-Theseus: Compressing BERT by Progressive Module Replacing
摘要: 论文信息: "论文" , "代码" 概述 随着深度学习的发展,许多大型的神经网络被提出并且获得了非常好的效果。尤其在NLP领域,预训练加微调几乎已经成为了一种新的范式。超大的参数量使得这些模型所向披靡,但同样也使得它们需要消耗大量计算资源。 有一系列模型压缩的方法被提出以解决这个问题,其中最著名的就
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posted @ 2020-03-27 21:22 WeilongHu
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