构建模型和学习率衰减 model TextCNN().to(device) criterion nn.CrossEntropyLoss().to(device) # # optimizer optim.AdamW(model.parameters(), lr5e-4) # weight_decay1e-4 weight_decay 就是 L2 正则化系数 , betas(0.9, 0.888) optimizer optim.AdamW(model.para…

摘要 最近的工作表明，通过在大规模文本语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，许多自然语言处理（NLP）任务和基准测试都取得了显著的提升。尽管这种方法在架构上通常是任务无关的，但它仍然需要成千上…

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