将小样本训练数据进行随机打乱
我在对structbert模型微调的时候因为训练数据集数量比较小是自己标注的，所以在训练的时候我将里面的内容进行随机位置变换，以此来扩充数据集，我想知道被打乱的语句会影响模型最终效果么
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在使用structbert模型进行微调时，将训练数据集中的内容进行了随机位置变换以扩充数据集。您想知道这种打乱语句的操作是否会影响模型的最终效果。
打乱语句的操作可以增加数据集的多样性，从而帮助模型更好地学习和泛化。通过随机位置变换，模型可以学习到不同语句之间的关联性和语言结构，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。
然而，打乱语句的操作也可能带来一些负面影响。例如，如果打乱后的语句失去了原始语句的逻辑顺序或上下文信息，模型可能会在理解和生成文本时出现困难。此外，如果打乱后的语句过于不自然或语法错误，模型可能会学习到不正确的语言表达方式。
因此，在进行打乱语句的操作时，需要谨慎考虑。建议您在训练数据集中保留一定比例的原始语句，以确保模型能够学习到正确的语言结构和语义。
2023-06-28 11:29:52赞同 展开评论 打赏
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