问题一:基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中,finetune阶段全参数训练与部分参数训练相比效果如何?
基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中,finetune阶段全参数训练与部分参数训练相比效果如何?
参考回答:
在基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中,finetune阶段全参数训练的效果要好于部分参数训练(如fix embedding层,只训练MLP层)。全参数训练能让模型更充分地学习和适应目标场景的数据分布。
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问题二:什么是Meta Learning(元学习)?元学习主要分为哪些范式?
什么是Meta Learning(元学习)?元学习主要分为哪些范式?
参考回答:
Meta Learning(元学习)是一种学习方法,它以任务维度为训练样本,在不同任务上学习先验信息。即使在样本量较少的情况下,元学习也能够利用这些先验信息来获得较好的结果。
元学习主要分为三种范式,包括基于度量的元学习、基于模型的元学习和基于优化的元学习。
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问题三:为什么选择基于MAML的元学习路线?
为什么选择基于MAML的元学习路线?
参考回答:
选择基于MAML的元学习路线是因为它具有模型无关性、易于实现等优点,并且广泛应用于各种任务。其灵活性较高,能够解决任务不平衡性问题,对于分布外的任务也有较强的解决能力。
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问题四:良好的场景(Task)划分方式应该具有哪些特点?
良好的场景(Task)划分方式应该具有哪些特点?
参考回答:
良好的场景(Task)划分方式应该具有两个主要特点:
一是同场景样本的内聚性,即样本分布差异不应过大,以免影响模型的泛化性;
二是场景间的关联性,以确保老场景与新场景之间具有可迁移性,从而使新场景的个性化模型能够快速收敛。
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问题五:在CTR模型中为何优先尝试基于人群分层粒度的MAML Task划分?
在CTR模型中为何优先尝试基于人群分层粒度的MAML Task划分?
参考回答:
在CTR模型中优先尝试基于人群分层粒度的MAML Task划分,是因为人群数据分布的差异性更为明显。通过考虑这种差异性,并引入人群的公共知识,可以提高模型的预测准确性。
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