炼丹技巧 | BERT的下接结构调参

公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”，重磅干货，第一时间送达！来自 | 知乎作者 | 阿力阿哩哩地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/107378382编辑 | 机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理NLP目录https://zhuanlan.zhihu.com/p/107833571我们之前介绍了https://zhuanlan.zhihu.com/p/101570806https://zhuanlan.zhihu.com/p/101610592https://zhuanlan.zhihu.com/p/102208639现在我们基于（阿力阿哩哩：2019BDCI互联网金融实体识别（单模第一，综合第二名思路与代码框架傻瓜式分享））代码实践来介绍一下BERT如何调参才能更加充分训练，使得到的模型性能更好。具体代码链接：https://github.com/ChileWang0228/Deep-Learning-With-Python/tree/master/chapter81.Epochepoch：训练模型的迭代次数。我们主要看 ………………………………