NLP领域中更有效的迁移学习方法-低调大师

NLP领域中更有效的迁移学习方法

2018-10-01 623

在深度学习领域，迁移学习（transfer learning）是应用比较广的方法之一。该方法允许我们构建模型时候不光能够借鉴一些其它科研人员的设计的模型，还可以借用类似结构的模型参数，有些类似于站在巨人的肩膀上进行深入开发。本文将讲述如何在NLP领域中更高效地应用迁移学习。
今年春天，我在ODSC East会议上发表了题为 “NLP中的有效迁移学习”的演讲。该演讲展示了预训练的单词和文档嵌入层在训练数据集较小时取得的优异结果，并为将这些技术应用于工程任务中提出了一系列实用建议。此外，感谢[Alec Radford和OpenAI团队的一些出色研究]()，使得之前提出的一些建议发生了一些变化。
为了解释发生变化的原因，首先回顾一下之前在Indico会议中使用的评估方法，以评估一种新颖的机器学习

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Github开源人脸识别项目face_recognition

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2018-10-01

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2018-10-04

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