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Muster anschreiben ausbildung feinwerkmechaniker

Jetzt können wir eine einfache Dummy-Trainingscharge mit __call__() einrichten. Dadurch wird eine BatchEncoding()-Instanz zurückgegeben, die alles vorbereitet, was wir möglicherweise an das Modell übergeben müssen. Es ist wichtig, diesen Schritt nur zu tun, nachdem das Modell mit eingefrorenen Schichten auf Konvergenz trainiert wurde. Wenn Sie zufällig paradierte trainierbare Layer mit trainierbaren Layern mischen, die vortrainierte Features enthalten, verursachen die zufällig initialisierten Layer während des Trainings sehr große Gradientenaktualisierungen, wodurch Ihre vortrainierten Features zerstört werden. Großschreibung In einer Welt der Kleinbuchstaben-Textung gewinnt das Lernen der richtigen Kapitalisierung eine ganz neue Bedeutung. Vom Lernen, zwischen “Capitonymen” (ein Truthahn in der Türkei, ein Marsch im März) zu unterscheiden, bis hin zum Erlernen der Grundregeln der Kapitalisierung, haben die Schüler viel zu gewinnen, wenn sie diesen Bereich der Schreibmechanik beherrschen. … Mehr lesen » Es ist auch wichtig, eine sehr niedrige Lernrate in dieser Phase zu verwenden, da Sie ein viel größeres Modell als in der ersten Trainingsrunde auf einem Datensatz trainieren, der in der Regel sehr klein ist. Dadurch besteht die Gefahr, dass Sie sehr schnell überpassen, wenn Sie große Gewichtsaktualisierungen anwenden. Hier möchten Sie die vortrainierten Gewichtungen nur inkrementell nachbilden. Es hängt von den Daten und der gewünschten Qualität ab. Sie können mit 10 beginnen, andere Daten überprüfen und sie einfach verwenden, wenn Sie zufrieden sind oder markieren, und weitere Trainingsdaten hinzufügen, wenn Sie dies nicht sind. Irgendwann kann man sagen, dass es nie gut genug sein wird und zu einem komplexeren Modell wechseln, das noch mehr Daten erfordert, aber dieses paar Schussmodelle sind in der Regel ein guter Anfang.

Verwechseln Sie das Layer.trainable-Attribut nicht mit dem Argument training in layer.__call__() (das steuert, ob der Layer seinen Vorwärtspass im Rückschlussmodus oder Trainingsmodus ausführen soll). Weitere Informationen finden Sie in den häufig gestellten Fragen zu Keras. Geben Sie diese Details nicht in Ihrem ersten Entwurf an. nur das Schreiben auf der Seite zu bekommen. Aber wenn Sie mit der Feinabstimmung während Ihrer Revisionen beginnen, nehmen Sie sich die Zeit, klobiges Schreiben zu reduzieren, stärkere Substantive und Verben zu wählen und Wiederholungen zu beseitigen. Es sei denn, Sie haben einen spezifischen und bewussten Grund, außergewöhnlich wortfreudig und verworren zu sein – etwa wenn ein pompöser und selbstabsorbierter Charakter endlos im Kreis über praktisch nichts spricht. Um ein vortrainiertes Modell zu optimieren, müssen Sie sicherstellen, dass Sie genau die gleiche Tokenisierung, Vokabeln und Indexzuordnung verwenden, die Sie während des Trainings verwendet haben. Tansfer Lernen ist am nützlichsten, wenn man mit sehr kleinen Daten arbeitet. Um unseren Datensatz klein zu halten, verwenden wir 40 % der ursprünglichen Trainingsdaten (25.000 Bilder) für Schulungen, 10 % für die Validierung und 10 % für Tests. Anschließend zeigen wir den typischen Workflow, indem wir ein Modell, das für das ImageNet-Dataset vortrainiert wurde, und es im Kaggle-Klassifizierungsdatensatz “Katzen gegen Hunde” umschulen. Wir empfehlen die Verwendung von Trainer(), die unten beschrieben wird, die bequem die beweglichen Teile des Trainings 🤗 Transformers Modelle mit Funktionen wie gemischte Präzision und einfache Tensorboard-Protokollierung behandelt.

Ein Problem mit diesem zweiten Workflow besteht jedoch darin, dass Sie die Eingabedaten Ihres neuen Modells während der Schulung nicht dynamisch ändern können, was z. B. bei der Datenerweiterung erforderlich ist. Transfer-Lernen wird in der Regel für Aufgaben verwendet, wenn das neue Dataset über zu wenig Daten verfügt, um ein vollständiges Modell von Grund auf neu zu trainieren, und in solchen Szenarien ist die Datenerweiterung sehr wichtig. Im Folgenden konzentrieren wir uns also auf den ersten Workflow. 🤗 Transformers Notebooks, die Dutzende von Beispiel-Notebooks aus der Community für die Schulung und Verwendung von 🤗 Transformers für eine Vielzahl von Aufgaben enthalten. Im Allgemeinen sind alle Gewichte zugfähige Gewichte. Der einzige integrierte Layer mit nicht trainierbaren Gewichtungen ist die BatchNormalization-Schicht. Es verwendet nicht trainierbare Gewichte, um den Mittelwert und die Varianz seiner Inputs während des Trainings zu verfolgen. Informationen zum Verwenden nicht trainierbarer Gewichtungen in Ihren eigenen benutzerdefinierten Layern finden Sie in der Anleitung zum Schreiben neuer Layer von Grund auf neu.