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模型训练过程中遇到的一些问题

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在自己定义的数据集上，训练集的LabelF1是增加的，但valid上的LABEL和Entity的得分都不变，可能的原因是什么呢？

对抗训练tf2

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``` class FreeAT(tf.keras.Model): def train_step(self, data): x, y = data last_r = 0.0 last_r_slice = 0.0 K = 3 ep = 1e-3 for t in range(K): with tf.GradientTape() as tape:...

I try 'https://zenn.dev/kwashizzz/articles/ml-simctg-contrastive-framework' code, but is doesn't work

复现问题

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您好，我这里在无监督和有监督任务上都是完美复现论文结果的...

关于多标签分类的应用

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您好，感谢作者提供一篇非常直观的paper。 现在想将标签间的混淆关系使用在多标签分类中。 我尝试的修改： 将label_emb、text_emb部分的输出使用sigmoid激活，效果不理想。 猜测是由于lcm_loss那也应该做适配的修改 1. 将lcm_loss的softmax换成sigmoid，不行 2. 不用KL散度，构造正负样本后用余弦相似度、均失败 您看什么时间有空，可以增加multilabel的loss？感谢！