包含"预训练"标签的文章
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打破视觉
引言,探索视觉,语言对比预训练中的噪声和低质量标注问题在视觉,语言对比预训练中,噪声和标注质量被认为是影响训练效果的重要因素,本文通过深入研究和分析训练过程中的两个主要问题——错误的负样本对分配和低质量及多样性不足的标注——揭示了通过解决这些问题来提高训练质量的潜力尚未被完全实现,首先,我们研究了影...
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提出创新的合成持续预训练方法 斯坦福大学研究团队破解小规模语料库知识获取难题
引言,探索小规模语料库中的知识获取在现代的自然语言处理领域,大规模预训练模型已经显示出了在各种知识密集型任务中的卓越性能,这些模型通常依赖于大量的、结构化不强的互联网文本数据进行训练,从而获取丰富的世界知识,然而,这种知识获取方式存在一个明显的问题,数据效率低下,为了学习特定的事实,模型必须在成百上...
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机器学习
上述预处理数据加载完,模型执行了初始化,然后优化器也初始化后,就可以进行迭代训练了,不过迭代训练最重要的是设置学习率,根据loss动态调整参数,代码如下,...。...
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