文章目录本文内容1. 什么是权重衰减(Weight Decay)2. 什么是正则化？2.1 什么数据扰动3. 减小模型权重4. 为Loss增加惩罚项4.1 通过公式理解Weight Decay4.2 通过图像理解Weight Decay为什么1范数不好5. Weight Decay的实现6. weight_decay的一些trick参考资料本文内容Weight Decay是一个正则化技术，作用是抑
文章目录相关信息摘要（Abstract）1. 介绍（Introduction）2. 相关工作（Related Work）3. 中文预训练模型（Chinese Pre-trained Language Models）3.1 BERT-wwm & RoBERTa-wwm3.2 MacBERT4. 实验设置（Experiment Setups）4.1 Setups for Pre-Trained
文章目录1. 相关信息2. 论文内容3. 论文模型3.1 Glyph Embedding3.2 Pinyin Embedding4. 实验与结论5. 模型使用方式1. 相关信息论文年份：2021论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.161.pdf论文代码(官方) : https://github.com/ShannonAI/ChineseBertH
SWA，
用BERT做具体任务时效果不够好？这篇论文教你如何微调BERT
在学习bert的时候，我们知道bert是输出每个token的embeding。但在使用hugging face的
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