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“Transformerモデルの最初の層は単語埋め込み -> 文脈のような複雑な情報 -> 最終層に近づくにつれ、「MLMl」や「NSP」などの事前学習に特化した情報を学習していると言われています。”
somemo のブックマーク 2022/05/31 20:14
Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTips②〜精度改善編〜 | 株式会社AI Shift“Transformerモデルの最初の層は単語埋め込み -> 文脈のような複雑な情報 -> 最終層に近づくにつれ、「MLMl」や「NSP」などの事前学習に特化した情報を学習していると言われています。”2022/05/31 20:14
“Transformerモデルの最初の層は単語埋め込み -> 文脈のような複雑な情報 -> 最終層に近づくにつれ、「MLMl」や「NSP」などの事前学習に特化した情報を学習していると言われています。”
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www.ai-shift.co.jp2021/09/06
こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得た、Transformerをベースとした事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 前回は学習の効...
45 人がブックマーク・2 件のコメント
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“Transformerモデルの最初の層は単語埋め込み -> 文脈のような複雑な情報 -> 最終層に近づくにつれ、「MLMl」や「NSP」などの事前学習に特化した情報を学習していると言われています。”
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Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTips②〜精度改善編〜 | 株式会社AI Shift
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こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得た、Transformerをベースとした事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 前回は学習の効...
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