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混合精度训练是在尽可能减少精度损失的情况下利用半精度浮点数加速训练。它使用FP16即半精度浮点数存储权重和梯度。在减少占用内存的同时起到了加速训练的效果。模型融合：具体实现见【NLP】讯飞英文学术论文分类挑战赛Top10开源多方案--6提分方案
可参考【NLP】讯飞英文学术论文分类挑战赛Top10开源多方案--6提分方案差分学习率搭配AdamW优化器使用很有必要，能够提高模型精度伪标签的加入，不是随便加入的，越高质量的伪标签，越能得到更好…
编者按：自然语言处理顶会ACL2020将于7月5日-10日在线举行。本届大会中，微软亚洲研究院共有22篇论文被录取，内容涵盖机器翻译、文本生成、机器阅读理解、事实检测、人机对话等领域。本文精选了6篇有代表性的论…
文章目录简介NLP目录CV目录简介本次的Paper学习营分CV和NLP两个方向，每个方向又分精读、重点阅读和推荐阅读三类文章，精读基本每篇文章都分三部分：论文导读、论文精读、代码讲解。为了快速了解各种方法、框架，代码部分我基本就略过，等遇到实际问题再上手-。
目录1相关信息2引言3提分技巧及实现3.1数据增强3.2投票融合3.2伪标签4加快训练4.1混合精度训练4.2加速训练的其他...
吴恩达老师曾经说过，看一篇论文的关键，是复现作者的算法。然而，很多论文根本就复现不了，这是为什么呢？一、数据关系因为作者使用的数据比较私密，一般人拿不到，这种情况下，即使作者提供了源代码，但是读者却拿不到数据，也就没法复现算法。
2019年对自然语言处理（NLP）来说是令人印象深刻的一年。本文将着重讲述一些2019年我在机器学习和自然语言处理领域有所见闻的重要事件。我会把重点主要放...
EMNLP2019正于11月3日至11月7日在中国香港举办。本届EMNLP大会中，微软亚洲研究院共21篇论文入选，涵盖预训练、语义分析、机器翻译等研究热点。本文为大家介绍其中的7篇精选论文。
【2019NLP汇总】论文、博客、教程、工程进展全梳理（长文预警）2019年对自然语言处理（NLP）来说是令人印象深刻的一年。本文将着重讲述一些2019年我在机器学习和自然语言处理领域有所见闻的重要事件。我会把重点主要放...
狂破11项记录，谷歌年度最强NLP论文到底强在哪里？.【新智元导读】近日，谷歌AI团队新发布的BERT模型，在NLP业内引起巨大反响。.BERT在机器阅读理解测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP任务中创出最佳成绩...
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