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在上周BERT这篇论文[5]放出来引起了NLP领域很大的反响，很多人认为是改变了游戏规则的工作，该模型采用BERT+fine-tuning的方法，在11项NLPtasks中取得了state-of-the-art的结果，包括NER、问答等领域的任务。本…
论文概述纯属个人理解，梳理自己思路用，仅供参考(可能会有标点错误或语句不通顺+_+)本文提出了细粒度的图像生成，通过借助文本描述生成包含充分细节的图像，利用attention-driven、multi-stagerefinement、GAN…
细粒度：S3N源码解读——SelectiveSparseSamplingforFine-grainedImageRecognition综述S3N网络整体结构初始化阶段前向传播阶段随机显著性采样采样网格图的生成方法函数生成高斯核计算稀疏注意力峰值响应点的计算均值滤波综述论文题目：《SelectiveSparseSamplingforFine-grainedImageRecognition》论文地址：http...
首发于专栏：卷积神经网络（CNN）入门讲解高清PPT请去公众号：follow_bobo，下载回复“微调”，即可获得下载地址。麻烦大家给我点个赞，就是那种让我看起来，写的还不错的样子!拜托了！！o(´^`)o-----…
主要是三个：（1）discriminativefine-tuning(其中的discriminative指fine-tuneeachlayerwithdifferentlearningrate首页移动开发物联网服务端编程语言企业开发数据库业界资讯其他搜索#论文阅读#Universiallanguagemodelfine-tuingfor...
论文笔记之：AttentionForFine-GrainedCategorization.本文说是将Baetal.的基于RNN的attentionmodel拓展为受限更少，或者说是非受限的视觉场景。.这个工作和前者很大程度上的不同在于，用一个更加有效的视觉网络，并且在attentionRNN之外进行视觉网络的预训练。.前人...
7)论文解读:BERT模型及fine-tuning8)NLP突破性成果BERT模型详细解读9)干货|BERTfine-tune终极实践教程:奇点智能BERT实战教程，在AIChallenger2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。10)【BERT详解】《DissectingBERT》byMiguelRomero
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