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    ICML2020直播间

    发表时间:2020-07-25 信息来源:www.whzbbf.com 浏览次数:1962

     

    CV 在前,NLP 放前,迁移学习技术性的运用为这两个行业所产生的进度和提升,不可谓不注目。

    在其中,预训练模型做为时下迁移学习的一种流行方式 ,让“从零开始训炼一个新实体模型”的时期一去不复返。这种在大中型数据上训炼好的实体模型开展微调后,便可以不错地兼容相近的新目标任务,能够巨大地节约时间和成本费。

    但是,天地沒有免费午餐,这类方式 看起来“一劳永逸”,也必须努力一定的成本,在其中的一大难题就是,因为反向传播带来深层次卷积层的升级较小,微调获得的实体模型通常被“吸引住”在预训练模型周边,没法获得充足升级。

    以便深层分析此项工作中身后的优化算法基本原理及其运用实际效果,AI 高新科技评价非常邀约来到毕业论文一作、百度数据试验室杰出技术工程师李修建,来做毕业论文直播分享!

    時间就定在7月21日 20:00整,诸位同学们还记得按时观看~

    共享主题风格:RIFLE优化算法:根据再次复位全连接层加重迁移学习中的梯度方向反向传播

    共享特邀嘉宾:李修建,百度数据试验室杰出技术工程师,很多年自然语言理解解决、深度神经网络、迁移学习等行业工作经历

    共享時间:7月21日(周五晚) 20:00整

    根据一个预训炼的深度神经网络实体模型开展微调,变成一种流行的迁移学习方法。该方式 尽管简易合理,但微调获得的实体模型常常被『吸引住』在预训练模型周边,没法获得充足升级。大家的工作中明确提出一种简易合理的对策RIFLE,根据规律性的再次复位全连接层,给深层次的svm算法互联网产生更有意义的升级,提高基层特点的学习培训。

     深层迁移学习介绍和RIFLE优化算法明确提出的主观因素 优化算法步骤 优化算法实际效果及探讨 二层互联网实验

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