NeurIPS 2019 | 适用于众多模型的Embedding正则化方法
©PaperWeekly 原创 · 作者｜崔克楠 学校｜上海交通大学博士生 研究方向｜异构信息网络、推荐系统 本文为 NeurIPS 2019 的文章，提出了一种对 embedding 的参数进行的正则化技术。 在许多神经网络中，底层的 embedding 层的参数占据了网络中参数的大部分，例如基于 BERT 额模型中的 embedding 高维向量，例如 BERT-Base 中使用 768 维向
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