一、什么是预训练？目前随着数据量爆炸式的增长，靠人工去标注更多数据是非常昂贵，并且也不太现实的。因此预训练的方式就出现了，也逐渐成为了一种主流的方法。那到底什么是预训练呢？简单地说，预训练就是：“使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。”预训练将学习分成了两步：1）首先将大量低成本收集的训练数据放在一起，经过某种预训方法去学习其中的共性知识 ；2
预训练的模型通过将其权重和偏差矩阵传递给新模型来共享他们的学习成果。当数据集小的时候：A、相似度高：如果训练数据和pretrained model所用的数据相似度较高的时候，我们不需要从头造轮子，只需要修改最后的输出的softmax即可，采用已经训练好的结构来提取特征。B、相似度低：如果训练数据和pretrained model所用的数据相似度较低，假设网络一共有n层，我们可以冻结预训练模型中的前
AI 科技评论按：刚刚在Github上发布了开源 Pytorch-Transformers 1.0，该项目支持BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM等，并包含27个预训练模型。我们来看。哪些支持PyTorch-Transformers(此前叫做pytorch-pretrained-bert)是面向自然语言处理，当前性能最高的预训练模型开源库。 该开源库现在
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2023-08-08 14:58:59
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1、 预训练模型网络结构 = 你要加载模型的网络结构 那么直接 套用path="你的 .pt文件路径"
model = "你的网络"
checkpoint = torch.load(path, map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint)2、 预训练模型网络结构 与你的网络结构不一致 当你直接套用上面公式，会出现类似unexpecte
0. 引言BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformers（来自 Transformers 的双向编码器表示），是谷歌2018年发表的论文中1，提出的一个面向自然语言处理任务的无监督预训练语言模型。其意义在于：大量无标记数据集中训练得到的深度模型，可以显著提高各项自然语言处理任务的准确率。BERT采用Transformer
文章目录一、前言二、预训练+微调1.预训练2.微调3.Pytroch实现三、Rethinking ImageNet Pre-training论文笔记参考文献 一、前言近期在阅读何凯明大神的Rethinking ImageNet Pre-training论文，论文中对比了深度学习提分小trick——pre-training和随机初始化之间对于任务性能的差别，实验证明预训练仅提高收敛速度但不能提高模
import keras
import numpy as np
from keras.applications import vgg16,vgg19,inception_v3,resnet50,mobilenet
#加载模型
vgg_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet')
inception_model = inception_v3.InceptionV3
背景1.1.什么是预训练目前随着数据量爆炸式的增长，靠人工去标注更多数据是非常昂贵，并且也不太现实的。因此预训练的方式就出现了，也逐渐成为了一种主流的方法。那到底什么是预训练呢？简单地说，预训练就是：“使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。”预训练将学习分成了两步：1）首先将大量低成本收集的训练数据放在一起，经过某种预训方法去学习其中的共性知识
目录一、BERT简单认识二、Google BERT以及中文模型下载1、Google BERT源码下载2、bert-as-server 框架下载3、中文预训练模型下载三、bert生成中文句子向量1、启动BERT服务2、中文句子向量编码四、cosine相似度计算五、完整实验代码一、BERT简单认识Google BERT预训练模型在深度学习、NLP领域的应用已经十分广泛了，
1、加载预训练模型调用网上的预训练参数：如果在下载文件夹里没有相应的预训练模型参数文件(.pth)，则会直接从网上下载。import torchvision.models as models
#resnet
model = models.ResNet(pretrained=True)
model = models.resnet18(pretrained=True)
model = models
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2023-08-30 15:04:10
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目录RNNLSTM 参考一个很全的总结： 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT RNN部分参考了这个： 循环神经网络 LSTM部分参考了这两个： LSTM以及三重门，遗忘门，输入门，输出门 LSTM如何解决梯度消失与梯度爆炸 这儿对预训练模型又有了一点理解，也是之前在做VGG实验时在困惑的点，预训练模型在使用时可以有两种做法：一种是Frozen，将参数锁住
优秀了预训练模型就是一些人用某个较大的数据集训练好的模型(这种模型往往比较大，训练需要大量的内存资源)，你可以用这些预训练模型用到类似的数据集上进行模型微调。就比如自然语言处理中的bert。1 预训练模型由来预训练模型是深度学习架构，已经过训练以执行大量数据上的特定任务（例如，识别图片中的分类问题）。这种训练不容易执行，并且通常需要大量资源，超出许多可用于深度学习模型的人可用的资源，...
原创
2021-06-15 14:55:46
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Datawhale干货 作者：王奥迪，单位：中国移动云能力中心2022年下半年开始，涌现出一大批“大模型”的优秀应用，其中比较出圈的当属AI作画与ChatGPT，刷爆了各类社交平台，其让人惊艳的效果，让AI以一个鲜明的姿态，站到了广大民众面前，让不懂AI的人也能直观地体会到AI的强大。大模型即大规模预训练模型，本文就和大家聊一聊 预训练模型的起源与发展。1. 前言
优秀了预训练模型就是一些人用某个较大的数据集训练好的模型(这种模型往往比较大，训练需要大量的内存资源)·
原创
2021-07-31 11:07:16
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优秀了预训练模型就是一些人用某个较大的数据集训练好的模型(这种模型往往比较大，训练需要
原创
2022-03-02 09:32:44
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预训练模型的现状及分析预训练方法发展基于词嵌入的预训练方法基于语言模型的预训练方法 首先通过上图大家可以清楚的了解到预训练模型之间的前世今生。 前面已经介绍了很多预训练模型，本文就前面的内容做一个总结分析。预训练的方法最初是在图像领域提出的，达到了良好的效果，后来被应用到自然语言处理。预训练一般分为两步，首先用某个较大的数据集训练好模型(这种模型往往比较大，训练需要大量的内存资源)，使模型训练到
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2023-08-01 20:34:52
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重用预训练层找到一个现有的与要解决的任务相似的神经网络，重用该网络的较低层，此技术称为迁移学习。一般而言，当输入具有类似的低级特征时，迁移学习最有效。用Keras进行迁移学习假设Fashion MNIST数据集上仅包含8个类别（出来凉鞋和衬衫之外的所有类别），有人在该数据集上建立并训练了Keras模型，称为模型A。你现在要处理另一项任务：训练一个二元分类器（正=衬衫，负=凉鞋）。数据集非常小，只有
从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段：预训练阶段（pre-training）和 微调（fune-tuning）阶段。预训练阶段一般会在超大规模的语料上，采用无监督（unsupervised）或者弱监督（weak-superv
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2023-06-21 22:18:10
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1什么是迁移学习？ 神经网络需要用数据来训练，它从数据中获得信息，进而把它们转换成相应的权重。这些权重能够被提取出来，迁移到其他的神经网络中，我们“迁移”了这些学来的特征，就不需要从零开始训练一个神经网络了。2. 什么是预训练模型？简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，
摘要：本文介绍了GPT模型的基本概念，讲解了GPT模型所需要的基本知识，包括词嵌入，自注意力机制，Transformer框架和Softmax函数，同时还详细阐述了GPT模型的数学原理和实现过程。对于人们了解并掌握预训练模型具有较好的帮助作用。一、预训练模型简介预训练模型是一个通过大量数据上进行训练并被保存下来的网络。可以将其通俗的理解为前人为了解决类似问题所创造出来的一个模型，有了前人的模型，当我
