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本篇论文第一步选择teacher模型和student模型，第二步确立蒸馏程序：确立logit-regression目标函数和迁移数据集构建。3.1模型选择对于“teacher”模型，本文选择Bert去做微调任务，比如文本分类，文本对分…
论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https...给Bert加速吧！NLP中的知识蒸馏论文DistilledBiLSTM解读论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks
论文中的控制变量实验显示general的蒸馏对各项下游任务的影响较小，我们此次选择直接用fine-tune过的teacherBERT，蒸馏得到studentBERT。所以我们蒸馏TinyBERT的流程是:制作任务相关数据集;fine-tuneteacherBERT;固定teacherBERT参数
基于BERT的蒸馏实验参考论文《从BERT提取任务特定的知识到简单神经网络》分别采用keras和pytorch基于textcnn和bilstm（gru）进行了实验实验数据分割成1（有标签训练）：8（无标签训练）：1（测试）在情感2分类服装的数据集上初步结果如下：小模型（textcnn＆bilstm）准确率在0.80〜0.81BERT模型准确率在0...
但是，这些模型的参数量也相当惊人，比如BERT-base有一亿零九百万参数，BERT-large的参数量则高达三亿三千万，从而导致模型的运行速度过慢。为了提高模型的运行时间，本文率先提出了一种新的知识蒸馏(KnowledgeDistillation)[5]方法来对模型进行压缩，从而在不损失太多精度的情况下，节省运行...
当然可以，Hinton在论文中进行了证明，如果T很大，且logits分布的均值为0时，优化概率交叉熵和logits的平方差是等价的。BERT蒸馏在BERT提出后，如何瘦身就成了一个重要分支。主流的方法主要有剪枝、蒸…
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
作者：傅斯年Walton.【新智元导读】本文是一篇知识蒸馏方面的论文回顾总结，总共涉及了20篇相关的paper。.作者介绍了知识蒸馏的三种主要方法Logits(Response)-based、Feature-based、Relation-based以及知识蒸馏的相关应用。.最近给公司里面的同学做了一个KD的survey，趁...
DistillBert是在bert的基础上用知识蒸馏技术训练出来的小型化bert。.整体上来说这篇论文还是非常简单的，只是引入了知识蒸馏技术来训练一个小的bert。.具体做法如下：.1）给定原始的bert-base作为teacher网络。.2）在bert-base的基础上将网络层数减半（也就是从原来...
细节看论文：TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding安装依赖python版本：pythonipinstall-rrequirements.txt一般蒸馏方法：一般来说，我们使用未经微调的原始bert模型作为教师，使用大型文本语料库作为学习数据。
本篇论文第一步选择teacher模型和student模型，第二步确立蒸馏程序：确立logit-regression目标函数和迁移数据集构建。3.1模型选择对于“teacher”模型，本文选择Bert去做微调任务，比如文本分类，文本对分…
论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https...给Bert加速吧！NLP中的知识蒸馏论文DistilledBiLSTM解读论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks
论文中的控制变量实验显示general的蒸馏对各项下游任务的影响较小，我们此次选择直接用fine-tune过的teacherBERT，蒸馏得到studentBERT。所以我们蒸馏TinyBERT的流程是:制作任务相关数据集;fine-tuneteacherBERT;固定teacherBERT参数
基于BERT的蒸馏实验参考论文《从BERT提取任务特定的知识到简单神经网络》分别采用keras和pytorch基于textcnn和bilstm（gru）进行了实验实验数据分割成1（有标签训练）：8（无标签训练）：1（测试）在情感2分类服装的数据集上初步结果如下：小模型（textcnn＆bilstm）准确率在0.80〜0.81BERT模型准确率在0...
但是，这些模型的参数量也相当惊人，比如BERT-base有一亿零九百万参数，BERT-large的参数量则高达三亿三千万，从而导致模型的运行速度过慢。为了提高模型的运行时间，本文率先提出了一种新的知识蒸馏(KnowledgeDistillation)[5]方法来对模型进行压缩，从而在不损失太多精度的情况下，节省运行...
当然可以，Hinton在论文中进行了证明，如果T很大，且logits分布的均值为0时，优化概率交叉熵和logits的平方差是等价的。BERT蒸馏在BERT提出后，如何瘦身就成了一个重要分支。主流的方法主要有剪枝、蒸…
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
作者：傅斯年Walton.【新智元导读】本文是一篇知识蒸馏方面的论文回顾总结，总共涉及了20篇相关的paper。.作者介绍了知识蒸馏的三种主要方法Logits(Response)-based、Feature-based、Relation-based以及知识蒸馏的相关应用。.最近给公司里面的同学做了一个KD的survey，趁...
DistillBert是在bert的基础上用知识蒸馏技术训练出来的小型化bert。.整体上来说这篇论文还是非常简单的，只是引入了知识蒸馏技术来训练一个小的bert。.具体做法如下：.1）给定原始的bert-base作为teacher网络。.2）在bert-base的基础上将网络层数减半（也就是从原来...
细节看论文：TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding安装依赖python版本：pythonipinstall-rrequirements.txt一般蒸馏方法：一般来说，我们使用未经微调的原始bert模型作为教师，使用大型文本语料库作为学习数据。
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