豆瓣评分9.4!跟邱锡鹏教授一起学「神经网络与深度学习」,7月19日开课
我们经常会在后台收到一些比较简要的技术咨询,描述了是什么任务,发现用BERT粗暴精调效果不好之后,问我们有什么办法可以提升。我们:
在面对第一把梭就失败时,我们通常是这么判断的:
1. 如果效果差的很离谱,比如二分类准确率在60%以下,那大概率是模型有问题,开始用小数据集debug
2. 如果有点效果,但一言难尽,那估计是数据有问题,要不然噪声多,要不然是真的难,可以自己看一下训练集,如果人看完后在几秒内都不能给出答案,就别太指望模型可以做好
在第一把效果还行的情况下,推荐尝试以下策略:
1. In-Domain Further Pre-train:利用同领域下的无监督数据继续MLM预训练,这个方法我真的百试不厌,一般用一两百万的数据就能提升1-2个点;
2. Within-Task Further Pre-Training:利用不同领域的同任务数据预先精调,选通用一些的一般也有提升;
3. Multi-Task Fine-Tuning:利用不同任务预先精调;
4. Layer-wise Decreasing Layer Rate:每层学到的知识都是不同的,前面几层会更通用,所以学的时候可以用小一点的学习率,防止灾难性遗忘;
5. Features from Different layers:把不同层的输出集成起来,不过这个方法不一定有提升;
6. 长文本处理:截断或使用层次化编码。
以上这些方法,都出自复旦邱锡鹏老师的《How to fine-tune BERT for text classification?》,该文进行了各种详细的实验,得出了不少有用的结论,推荐大家去学习。即使有的方法在论文数据集中表现一般,在自己的数据上也可以尝试。
估计很多同学都知道邱老师,他的《神经网络与深度学习》(即蒲公英书)在豆瓣评分9.4,是一本十分适合算法同学入门、复习的读物。
但虽然基础有了,真到coding的时候往往还是下不去手,怎么破?
Don't Worry!邱神联合百度飞桨,以蒲公英书为基础,出品了配套产业案例与实践的免费教程!
其中很多知识点,都会配上底层代码,帮大家稳稳拿捏,比如BatchNorm:
同时,为了让大家更好地了解该课程的设计思想,提高学习效率,邱神还将和百度飞浆工程师团队一起做直播,跟大家在线实时交流!(文末报名)
丰富题库实践
深度学习是一门实验性质很强的学科,纯学习理论很难get到不同算法、模型在实际场景中的表现差异和细节影响,边学边练才是这类学科的正确打开方式。这套教程除常规例程外,还配了近百道习题,选择题、实践题层层递进,有序覆盖最核心的知识点。(如第八章“注意力机制”就选了『基于自注意力机制完成LCQMC文本语义匹配任务』作为项目实践,这些强匹配的实践题对大家深入理解理论知识是十分有效的。)
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产业逐渐向落地应用递进的同时,工程师们面对的真实场景自然增多,练过且有思路的同学要抢手的多。做过落地case的同学都懂,真实场景VS基于理想化数据的代码实践,那就是猛虎 VS Kitty。所以强烈建议大家用好这门课配套的真实场景实践赛题和范例。
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7月19日(周二)20:30,邱神、百度飞桨团队、机械工业出版社联合直播开讲。
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