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@@ -29,13 +29,13 @@ PaddleHub中集成了ERNIE、BERT、LAC、ELMo等[NLP预训练模型](https://ww
Discriminative fine-tuning 是一种学习率逐层递减的策略，通过该策略可以减缓底层的更新速度。其计算公式为：
ηl-1=ηl/factor
-其中ηl表示第l层的学习率；ηl-1表示第l-1层的学习率；factor表示逐层衰减率，论文中作者根据经验设置为2.6。这个策略能够让模型微调过程中不断减缓底层的更新速度，尽可能的保留预训练模型中习得的底层通用知识。PaddleHub通过op的拓扑关系自动计算模型的层次，因此针对这一策略，PaddleHub提供了一个额外的超参：dis_blocks。dis_blocks用于设置划分的层数，默认为3，如果设置为0，则不采用Discriminative fine-tuning。
+其中ηl表示第l层的学习率；ηl-1表示第l-1层的学习率；factor表示逐层衰减率，论文中作者根据经验设置为2.6。这个策略能够让模型微调过程中不断减缓底层的更新速度，尽可能的保留预训练模型中习得的底层通用知识。PaddleHub通过op的拓扑关系自动计算模型的层次，因此针对这一策略，PaddleHub提供了一个额外的超参：dis_blocks，用于设置划分的层数，默认为3，如果设置为0，则不采用Discriminative fine-tuning。
3. Gradual unfreezing
- Gradual unfreezing是一种逐层解冻的策略，通过该策略可以优先更新上层，再慢慢解冻下层参与更新。PaddleHub在Gradual unfreezing策略中引入了一个额外的超参：frz_blocks，其作用与默认值与第2点提到的dis_blocks一致，在微调过程中，每经过一个epoch，模型解冻一个block，所有未被冻结的block都会参与到模型的参数更新中。
+ Gradual unfreezing是一种逐层解冻的策略，通过该策略可以优先更新上层，再慢慢解冻下层参与更新。PaddleHub在Gradual unfreezing策略中引入了一个额外的超参：frz_blocks，其作用与默认值与第2点提到的dis_blocks一致。在微调过程中，每经过一个epoch，模型解冻一个block，所有未被冻结的block都会参与到模型的参数更新中。
-本文接下来将对ULMFiT策略在NLP以及CV任务中的使用进行实验说明，由于slanted triangular learning rates与warmup + linear decay在原理上高度相似，本文也将对比slanted triangular learning rates与warmup + linear decay的实验效果。
+本文接下来将对ULMFiT策略在NLP以及CV任务中的使用进行实验说明，由于slanted triangular learning rates与warmup + linear decay在原理上相似，本文也将对比slanted triangular learning rates与warmup + linear decay的实验效果。
## 三、 在NLP迁移学习中使用ULMFiT策略
@@ -109,9 +109,8 @@ PaddleHub中集成了ERNIE、BERT、LAC、ELMo等[NLP预训练模型](https://ww
| gradual unfreezing | -（baseline） | 3 |
| :----------------- | :------------ | :----- |
- | Chnsenticorp dev | 0.8766 | 0.8850 |
- | Chnsenticorp test | 0.8733 | 0.8816 |
- | CoLA dev | 0.5680 | 0.5704 |
+ | Chnsenticorp | 0.8766 | **0.8850** |
+ | CoLA | 0.5680 | **0.5704** |
实验结果表明通过延后更新预训练模型中的底层参数，该策略不论是对Chnsenticorp数据集还是对CoLA数据集均有效。