Finetuner 是一个基于云端的神经搜索结果调优平台。Finetuner 简化了工作流程,处理了云端的复杂性和基础设施要求,使得神经网络的微调变得更容易,更快速,更高效。有了 Finetuner,你可以很容易地提高预训练模型的性能,并且无需大量标签或昂贵的硬件即可投入生产。
🌟 GitHub: https://github.com/finetuner
🧑🤝🧑 全球社区: https://slack.jina.ai
📖 官方文档:https://finetuner.jina.ai/
本次发布涵盖了 Finetuner 版本 0.7.0,包括依赖 finetuner-api 0.4.10 和 finetuner-core 0.12.3。
此版本包含 2 个新功能、3 个重构、3 个错误修复和 4 个文档改进。
新功能
🆕 支持 SphereFace 损失函数 (#664)
SphereFace 损失函数最初是为计算机视觉领域的人脸识别任务设计的,Finetuner 支持它的两种变体 ArcFaceLoss 和 CosFaceLoss。SphereFace 损失函数通过将每个样本与每个类别 embedding 的中心点估计值进行比较,提升网络的角度特征的判别能力,而不是传统的通过最小化正样本对之间的距离,并最大化负样本对之间的距离来计算。
使用 Finetuner 时,你可以直接在 fit 函数的 los

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