2020年10月14日
论文阅读 | Adversarial Training for Large Neural Language Models
摘要： 本文把对抗训练用到了预训练和微调两个阶段，对抗训练的方法是针对embedding space，通过最大化对抗损失、最小化模型损失的方式进行对抗，在下游任务上取得了一致的效果提升。有趣的是，这种对抗训练方法不仅能够在BERT上有提高，而且在RoBERTa这种已经预训练好的模型上也能有所提高，说明对抗训 阅读全文
posted @ 2020-10-14 17:01 山竹小果 阅读(1295) 评论(2) 推荐(0) 编辑