层归一化在深度神经网络中的应用与作用 Layer normalization(层归一化)是一种优化深度神经网络训练稳定性和效率的技术。通过标准化每层的激活值,它减少了梯度消失和爆炸的问题,提升了训练的稳定性。在模型如AlbertAGPT中,LayerNorm确保了层间信息的稳定流动,有助于提高模型的训练效果和泛化能力。 AlbertAGPT (2) 人工智能 (4) GPT模型 (1) 机器学习 (3) 模型优越性 (1) 自然语言处理 (1) 2024年9月11日 | 阅读 16
微调机器学习模型的指南 微调是机器学习中的一种重要技术,它通过对预训练模型进行小幅调整,以适应新任务,提高模型效率和准确性。本文介绍了微调的基本原理和实施步骤,包括选择预训练模型、调整模型参数和训练过程,并通过 BERT 模型的实例演示了如何在文本分类任务中应用微调。 微调 (2) 预训练模型 (2) 机器学习 (3) 文本分类 (1) BERT (1) 数据集 (2) 2024年9月7日 | 阅读 24
重训练与微调:机器学习中的概念辨析与应用 深入探讨了机器学习中的重训练与微调两种技术,阐述了它们的定义、应用场景、实施步骤以及它们之间的关键区别。通过本文,读者可以清晰地区分何时应该采用重训练,何时又应该利用微调来优化模型性能,从而在数据科学项目中做出更明智的决策。 重训练 (1) 微调 (2) 机器学习 (3) 模型优化 (1) 预训练模型 (2) 数据预处理 (1) 2024年9月4日 | 阅读 21