NLP-预训练模型-2017:ULMFiT(Universal LM Fine-tuning for Text Classification)【使用AWD-LSTM;模型没有创新;使用多个训练小技巧】

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  1. 迁移学习在计算机视觉有很大的影响,但现在的NLP中的方法仍然需要特定任务的修改和 从头开始的训练。
  2. 我们提出通用语言模型微调,一种可以应用NLP任何任务中的迁移学习方法。
  3. 我们模型在分类任务中都表现得良好,并且在小数据集上的表现优异。

一、ULMFiT (Universal Language Model Fine- tuning)组成步骤:

a) General-domain LM pretraining ;
b) target task LM fine-tuning;
c) target task classifier fine-tuning

二、Fine-tuning小技巧

1、Discriminative fine-tuning

2、Concat pooling

3、Slanted triangular learning rates

4、Gradual unfreezing(逐层解冻)

5、BPTT for Text Classification (BPT3C)

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