我得到了下面的错误ValueError: if 'bert' is selected model, then preprocess_mode='bert' should be used and vice%%timeimport ktrain(x_train_bert, y_train_bert), (x_val_bert, y_val_bert= U.bert</em
我对知识蒸馏了解不多。我有一个问题。 有一个模型显示了99%的性能(10class图像分类)。但我不能使用更大的模型,因为我必须保持推理时间。如果我使用另一个大模型训练知识蒸馏,是否会产生整体效应? -option-或者让我知道是否有比这更好的方法来提高性能。 enter image description here
我使用AllenNLP对一个用于语义角色标记的BERT模型进行了精细的调整。这会产生一个模型目录(如果还记得的话,序列化目录?)现在,我希望在学习相关任务时,使用此库: (即我想利用一些传输学习)来学习相关任务事件提取时,使用这个经过精细调整的模型BERT模型作为初始化。/ File "main.py", line 65, in <module> File"/
labels) pairs, as expected by keras.Model.fitbert_classifier.fitraise ValueError(str(e))
ValueError: Dimensions must be equal, but are 512 and 1024 for '{{node bert_classifier/bert_encoder_1/posit