將遷移學習用於文本分類 《 Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification》
本文發表於自然語言處理領域頂級會議 ACL 2018 原文鏈接 特別說明：筆記摻雜了本人大量的個人理解，以及口語化的語言，由於本人水平有限，極有可能曲解原文的意思，各位看官隨意看看，切莫當真~ 摘要 遷移學習在圖像領域大放異彩，可是在NLP領域卻用途寥寥，這是因爲現有的NLP模型都與遷移學習不兼容，每次更新任務都需要重頭開始訓練模型，否則就會導致模型習得的語言特徵災難性地丟失。本文深知遷移學習纔是
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