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......@@ -17,9 +17,9 @@ PaddleHub是基于PaddlePaddle生态下的预训练模型管理和迁移学习
* [回归任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/sentence_similarity)
* [句子语义相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/sentence_similarity)
* [阅读理解任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/reading-comprehension)
* 支持超参优化(Auto Fine-tune),给定Fine-tune任务运行脚本以及超参搜索范围,Auto Fine-tune即可给出对于当前任务的较佳超参数组合。
* 支持超参优化(Auto Fine-tune),自动调整超参数,给出效果较佳的超参数组合。
* [PaddleHub超参优化功能Auto Fine-tune使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/autofinetune.md)
* 引入『**模型即软件**』的设计理念,支持通过Python API或者命令行工具,一键完成预训练模型地预测,更方便的应用PaddlePaddle模型库
* 引入『**模型即软件**』的设计理念,通过Python API或者命令行实现一键预测,更方便地应用PaddlePaddle模型库并
* [PaddleHub命令行工具介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7)
......@@ -105,9 +105,9 @@ 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,详情参考[autofinetune使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/autofinetune.md)
PaddleHub如何自动优化超参数,详情参考[autofinetune使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/autofinetune.md)
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/release/v1.2/tutorial/strategy_exp.md)
PaddleHub如何使用ULMFiT策略微调预训练模型,详情参考[PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/strategy_exp.md)
## FAQ
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