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上传时间: 2021-03-02
详细说明：带有BERT的UDA（无监督数据增强）
这是Kakao Brain的Pytorchic BERT 在pytorch中对Google的UDA 重新实现。
模型
UDA官方
这个仓库
UDA（X）
68％
乌达（O）
90％
88.45％
（最大序列长度= 128，火车批次大小= 8）
UDA
UDA（无监督数据增强）是一种半监督学习方法，可在多种语言和视觉任务上实现SOTA结果。 仅用20个标记的示例，UDA的性能就优于之前在25,000个标记的示例上训练的IMDb上的SOTA。 （BERT = 4.51，UDA = 4.20，错误率）
用于一致性培训的无监督数据增强（2019 Google Brain，Q Xie等）
-UDA与BERT
UDA是BERT的一部分。 这意味着UDA充当BERT的助手。 因此，在上图中，模型M是BERT。
- 失利
UDA包括有监督的损
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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