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@@ -39,6 +39,7 @@ model = MobileBertForSequenceClassification.from_pretrained("ysakuramoto/mobileb
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| 39 |
- エポック数=10, lr=1e-4
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| 40 |
- 推論時の高速化として、枝刈り・量子化・jitコンパイルを実施。
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| 41 |
- Google Colabにて、学習にGPU、推論にCPUを利用。推論はバッチ処理でなく1件ずつ処理。
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| 42 |
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| 43 |
- 固有表現抽出(BertForTokenClassification)
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| 44 |
|メトリック|BERT|MobileBERT(高速化前)|MobileBERT(高速化後)|
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@@ -53,6 +54,7 @@ model = MobileBertForSequenceClassification.from_pretrained("ysakuramoto/mobileb
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| 53 |
- エポック数=10, lr=1e-4
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| 54 |
- 推論時の高速化として、枝刈り・量子化・jitコンパイルを実施。
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| 55 |
- Google Colabにて、学習にGPU、推論にCPUを利用。推論はバッチ処理でなく1件ずつ処理。
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| 56 |
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| 57 |
# モデルの説明
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| 58 |
- モデルの構造
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- エポック数=10, lr=1e-4
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| 40 |
- 推論時の高速化として、枝刈り・量子化・jitコンパイルを実施。
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| 41 |
- Google Colabにて、学習にGPU、推論にCPUを利用。推論はバッチ処理でなく1件ずつ処理。
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| 42 |
+
- それぞれ、学習～推論を3回実施した平均値。
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- 固有表現抽出(BertForTokenClassification)
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|メトリック|BERT|MobileBERT(高速化前)|MobileBERT(高速化後)|
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| 54 |
- エポック数=10, lr=1e-4
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| 55 |
- 推論時の高速化として、枝刈り・量子化・jitコンパイルを実施。
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| 56 |
- Google Colabにて、学習にGPU、推論にCPUを利用。推論はバッチ処理でなく1件ずつ処理。
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+
- それぞれ、学習～推論を3回実施した平均値。
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# モデルの説明
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- モデルの構造
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