文件名称:
siatl:NAACL 2019论文的PyTorch源代码“从预训练的语言模型进行迁移学习的令人尴尬的简单方法”-Source code learning
开发工具:
文件大小: 495kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-25
详细说明：此存储库包含NAACL 2019论文“从预训练的语言模型进行学习的尴尬简单方法”的源代码
介绍
本文提出了一种简单的转移学习方法，用于解决灾难性遗忘问题。 我们预先训练语言模型，然后将其转移到新模型，并在其中添加循环层和注意机制。 基于多任务学习，我们使用损失的加权总和（语言模型损失和分类损失），并在（分类）任务上微调预训练模型。
建筑学
第一步：
基于LSTM的单词级语言模型的预训练
第二步：
在分类任务上微调语言模型（LM）
使用辅助LM损耗
使用2个不同的优化器（1个用于预训练零件，1个用于新添加零件）
依次解冻
参考
inproceedings{chronopoulou-etal-2019-embarrassingly,
title = "An Embarrassingly Simple Approach for Transfer Learning from P
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