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RSS订阅原创 论文精读《Hierarchical Attention Prototypical Networks for Few-Shot Text Classification》
为了解决few-shot learning中易受噪声实例影响这一问题（由于任务的背景是在few-shot学习中，用来计算类原形的样本数量往往很少。如果出现错误实例或者是和常规句子语义偏差较大的正确实例的话，对于类原形的影响是非常的巨大。初始原型网络加入attention、attention加入，引入加权平均的思想，降噪突出了少量数据的重要信息，学习了更具辨别力的原型表示。
2022-11-12 19:27:03
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原创 Prompt-Tuning的鼻祖--PET
PET论文精读解析：《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference》
2022-11-11 19:49:01
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空空如也
关于#pytorch#的问题： tensorboard训练曲线不光滑
2022-07-25
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