融合多教師模型的知識蒸餾文本分類
所屬分類：技術(shù)論文
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標(biāo)簽： 文本分類 知識蒸餾 BERT-wwm-ext
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文檔介紹：針對簡單文本分類模型精度不高，預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在實際環(huán)境中難以直接使用的問題，提出多教師知識蒸餾的文本分類方法。該模型使用“教師-學(xué)生網(wǎng)絡(luò)”的訓(xùn)練方法，教師模型為BERT-wwm-ext和XLNet預(yù)訓(xùn)練模型，將兩個模型輸出的概率矩陣通過權(quán)重系數(shù)融合為軟標(biāo)簽。學(xué)生模型為BiGRU-CNN網(wǎng)絡(luò)，使用均方差函數(shù)計算軟標(biāo)簽誤差，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)計算硬標(biāo)簽誤差，通過硬標(biāo)簽和軟標(biāo)簽訓(xùn)練學(xué)生模型使損失函數(shù)值達(dá)到最小。實驗結(jié)果表明，提出的方法精度較學(xué)生模型有較大的改進(jìn)，接近預(yù)訓(xùn)練模型，在保證分類精度的前提下減少了運行時間，提高了效率。
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