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学习周报
姓名 | 陈涵栀 | 时间范围 | 20240407-202504013 | |
周次 | 第二十五周 | 研究方向 | 智能体 | |
本周完成工作 | 1. 改进的LSTM模型,使模型效果提升,并对改进的LSTM模型进行参数微调,进一步提升模型效果。 2.已经复现方法(目前已经跑通论文Interactive Supervision for New Intent Discovery方法,阅读了近期30余篇NID相关论文,发现其使用预训练模型全是“bert-base-uncased”,换用了预训练模型“roberta-base”和“distilbert-base-uncased”并取得了不错效果,但改进损失函数效果不好-失败了) 3. 完成论文综述的大部分书写和部分相关技术的介绍(约7600字) | |||
本周 问题汇报 | ||||
下周工作计划 | 1.ai课题合作项目汇报阶段性成果,并开展下一阶段工作 2.毕业论文相关工作,换用模型modernbert和改进架构(或者调整损失函数) |
学习内容笔记
笔记在notion上:https://www.notion.so/1a8ead45e7d480a78ea9d5855e20ec64?v=1a9ead45e7d480fcbfb2000cd5092232&pvs=4
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GMT+8, 2025-4-28 14:18
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