针对语义相似性对Bert进行了微调
我想应用微调的Bert来计算句子之间的语义相似度. 我搜索了很多网站，但在下游几乎找不到. 我刚刚找到了 STS基准. 我想知道是否可以使用STS基准数据集来训练微调的bert模型，并将其应用于我的任务. 合理吗? 据我所知，有很多计算相似度的方法，包括余弦相似度，皮尔逊相关度，曼哈顿距离等. 如何选择语义相似性? 解决方案 作为前面的一般性评论，我想强调一下，此类问题可能不被
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我有一个关于微调和转移学习的一般性问题，当我试图弄清楚如何最好地让yolo来检测我的自定义对象(手)时出现了这个问题. 我很抱歉可能包含很多错误信息的长文本.如果有人有耐心地阅读它并帮助我消除混乱，我将感到非常高兴. 经过大量的搜索之后，我了解到许多人认为微调是迁移学习的一个子类，而其他人则认为他们在采用不同的方法来训练模型.同时，人们在重新训练自定义数据集上的模型的最后一个分类器层与
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Wor2vec微调
我刚接触word2vec.我需要微调我的word2vec模型. 我有2个数据集:data1和data2到目前为止，我所做的是: model = gensim.models.Word2Vec( data1, size=size_v, window=size_w, min_count=min_c, worker
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Keras优化运行InceptionV3张量尺寸错误
我正在尝试在Keras中微调模型: inception_model = InceptionV3(weights=None, include_top=False, input_shape=(150, 150, 1)) x = inception_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(25
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添加的层必须是类Layer的实例.找到:< tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer>
我是机器学习的新手.我在微调VGG16模型时遵循了教程. 此代码可以很好地加载模型: vgg_model = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16() 但出现此错误: TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found:
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