Merge branch 'develop' of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub into develop

README.md

@@ -103,9 +103,11 @@ PaddleHub如何完成迁移学习，详情参考[wiki教程](https://github.com/
 
 PaddleHub如何自定义迁移任务，详情参考[wiki教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task)
 
-如何使用PaddleHub超参优化功能[autofinetune使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/autofinetune.md)
+如何使用PaddleHub超参优化功能，详情参考[autofinetune使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/autofinetune.md)
 
-如何使用PaddleHub“端到端地”完成文本相似度计算[word2vce使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/sentence_sim.ipynb)
+如何使用PaddleHub“端到端地”完成文本相似度计算，详情参考[word2vce使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/sentence_sim.ipynb)
+
+如何使用ULMFiT策略微调PaddleHub预训练模型，详情参考[PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/strategy_exp.md)
 
 ## FAQ
 

RELEASE.md

@@ -14,6 +14,7 @@
   * 新增**阅读理解Fine-tune任务**和**回归Fine-tune任务**
   * 新增多指标评测
   * 优化predict接口
+  * 可视化工具支持使用tb_paddle
 
 
 # PaddleHub v1.1.2
@@ -70,5 +71,4 @@
 
 **预训练模型管理**: 通过hub命令行可完成PaddlePaddle生态的预训练模型下载、搜索、版本管理等功能。
 **命令行一键使用**: 无需代码，通过命令行即可直接使用预训练模型进行预测，快速调研训练模型效果。目前版本支持以下模型：词法分析LAC；情感分析Senta；目标检测SSD；图像分类ResNet, MobileNet, NASNet等。
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 **迁移学习**: 提供了基于预训练模型的Finetune API，用户通过少量代码即可完成迁移学习，包括BERT/ERNIE文本分类、序列标注、图像分类迁移等。