Distiller2 [경량화 패키지] TextBrewer 사용 후기 ※ Disiller.train() 🤔 TextBrewer를 사용한 경량화 학습 시 train 메서드의 인자는 다음과 같다. optimizer : 옵티마이저 dataloader : 데이터 로더 using PyTorch num_epochs : 학습할 epoch 설정 num_steps : 학습할 step 설정 callback : 학생 모델 검증 함수 batch_postprocessor : 후처리 (굳이 설정 안 해줘도 됨) scheduler_class : textbrewer에 있는 scheduler 함수 scheduler_args : scheduler_class 설정 용도 scheduler : 무시 max_grad_norm : gradient vanishing 방지를 위한 설정 🚫 주의 사항 num_steps.. 2022. 6. 17. [경량화 패키지] TextBrewer 학습 Process Total loss 정의 KD loss : Knowledge Distillation loss로 학생 모델의 logits이 교사 모델의 logits 분포를 따라가도록 학습 HL loss : Hard Label로 학생 모델의 logits이 groud truth of label을 따라가도록 학습 Intermediate_losses : 학생 모델의 encoder layer 분포가 교사 모델의 encoder layer 분포를 따라가도록 학습 다양한 기능 제공 > 자세한 사항은 textbrewer docs 참고 KD loss 관련 기능 KD loss weight 설정 temperature 관련 Parameters loss type 관련 Parameters HL loss 관련 기능 (+ Inermediate_loss.. 2022. 6. 17. 이전 1 다음 반응형
