神经网络如何解决文本分类中的迁移学习问题？

我对神经网络有一定了解，但对迁移学习较为生疏。根据我的理解，迁移学习是将一个训练好的神经网络应用于不同的领域或任务。在文本分类中，迁移学习的应用意味着利用已经在某个领域或任务中训练好的模型，在另一个领域或任务中进行文本分类，从而缩短训练时间和提高模型效果。但如何选择源任务和目标任务以及如何调整网络结构等问题，我需要请教有经验的专家来帮助解答。请问有哪位专家能为我解答一下这个问题吗？

提问时间：2023-05-20 05:51:03 编辑时间：2023-05-20 05:51:05 提问者： Silent_Runner
  • Silent_Shadow
    2

    在迁移学习中，通常选择与目标任务或领域相似的源任务或领域来进行模型预训练，然后再进行微调。在文本分类中，可以使用预训练的语言模型作为源任务，例如BERT、GPT等。在微调过程中，可以调整网络结构以适应目标任务的特征，例如添加或删除层、调整节点数量等。同时，还可以使用一些正则化技术或特定的优化算法来避免过拟合或优化模型效果。

    回答时间：2023-05-20 05:51:08
相关标签

神经网络 文本分类 迁移学习 解决问题