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NLP领域中更有效的迁移学习方法

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

语义分割概念及应用介绍

近年来,以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。比如自动驾驶汽车已经逐渐成为可能,但在整个深度学习过程,需要算法识别和学习作为原始数据提供的图像,在这一过程中,应用到了语义分割技术。下面让我们来看看语义分割的需求是如何演变的。 早期,计算机视觉的初始应用需求只是识别基本元素,例如边缘(线和曲线)或渐变。然而,仅仅通过全像素语义分割的创造来理解像素级的图像,它将属于同一目标的图像部分聚集在一起,从而扩展了语义分割的应用场景。 识别每个像素或分组像素一起分配类别的过程可以通过以下过程: 图像分类(image classification)——识别图像中存在的内容; 物体识别和检测(object recognition and detection)——识别图像中存在的内容和位置(通过边界框); 语

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