若要达到和原论文相近的bleu分数要在WMT14en-de数据集上大概要训练多少个epoch?(想要租服务器跑，预算一下）
transformer-base模型在WMT14en-de数据集上大概要训练多少个epoch？
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- 2023-03-17 18:46回答 7 已采纳 参考GPT和自己的思路，1.添加负样本的方法负样本是指不属于目标类别的样本，一般用于训练分类器或检测器来增加模型的泛化能力。添加负样本的方式可以是随机采样、手动选择或者从其他数据集中选择。在训练过程中
- 2022-08-01 11:28回答 1 已采纳 这个一般是和显卡相关的一些东西，看名字应该是文件项目下面的用setup跑出来的文件会这么命名。你这个应该是个开源项目吧，仔细看下readme文件，里面一般会将怎么install项目并且运行demo，你
- 2023-02-11 22:48回答 4 已采纳 import numpy as np import pandas as pd import time import jieba import re import string import pick
- 2023-03-03 20:32openwin_top的博客 同时，还可以参考一些经典的 Transformer 模型实现，如 Google 的 Transformer、OpenAI 的 GPT 等，深入了解 Transformer 模型的原理和实现细节。训练模型：在训练参数配置好之后，可以使用百度飞桨提供的 Trainer ...
- 2022-12-12 17:20回答 1 已采纳 你说的全连接层的W指的是权重矩阵吧，肯定是要训练的。神经网络训练的主要目的就是更新权重矩阵的参数
- 2022-12-09 09:28回答 1 已采纳 如果这种数据占比较少，直接舍去，如果占比较多，可以尝试使用transformer-xl模型。
- 2022-12-07 12:00回答 1 已采纳 可以参考下ChatGPT的答案：Transformer开始计算损失更新权值的环节是在完成训练之后，利用反向传播算法（Backpropagation）计算梯度，再根据梯度来更新权值参数。
- 2023-07-28 00:49禅与计算机程序设计艺术的博客 随后基于Transformer模型的BERT、GPT-2等变体在NLP任务上获得了一系列的成就。那么，什么是Transformer?它又是如何工作的？Transformer模型背后的主要思想是什么？今天的主角就是来自微软亚洲研究院(MSRA)的Karen ...
- 2023-02-01 19:33回答 1 已采纳 Transformer模型在SISR问题中的特殊之处在于它使用了self-attention机制来捕捉图像中的长距离依赖关系，因此它可以处理任意大小的图像。在训练时使用的小图像可以避免内存问题，但是训
- 2021-03-24 14:30回答 3 已采纳 这应该是你的test.py需要一个名叫cfg的参数。 具体使用方法只有看到你的代码之后才能了解。你可以私信我以更详细说明代码情况。 命令行输入F:\Anaconda\python.exe G:/d
- 2023-03-17 01:16回答 2 已采纳 参考GPT和自己的思路： 是的，Transformer语义分割可以通过旋转进行数据增广。由于Transformer缺乏卷积的位置偏置，因此我们可以使用旋转、反转等方法来增加数据的多样性。在训练过程中，
- 2024-02-01 15:15anniewwy的博客 迁移学习，也就是模型首先在数据丰富的任务上进行预训练，然后再对下游任务进行微调，已成为自然语言处理 (NLP) 中的强大技术。迁移学习的有效性催生了多样的途径、方法和实践。在本文中，我们通过引入一个统一的...
- 2022-02-19 21:51回答 2 已采纳 Train Custom Data · ultralytics/yolov5 Wiki · GitHub YOLOv5 🚀 in PyT
- 2019-01-26 21:49飞桨PaddlePaddle的博客 注意：本文不会教你怎么用PaddlePaddle写对联。随着春节临近，各种“人工智能对对联”的新闻频繁出现，比如前段时间被网友们玩坏的《王斌给您对对联》，还有百度近期推出...
- 2022-06-15 22:48愤怒的可乐的博客 首先介绍了transformer库的使用，最后通过一个实例进行总结。
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