文件名称:
combat-wombat-bias-in-toxicity:COMBAT WOMBAT针对Kaggle竞争性拼图在毒性分类中的意外偏见的第四名解决方案-源码
开发工具:
文件大小: 31kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-14
详细说明：COMBAT WOMBAT
您只需运行所有train_*.py脚本，就应该能够复制解决方案并从重新训练所有模型。 需要将输入数据和放到input文件夹中。
code/toxic包含train_*文件中使用的各种utils。
我们最终解决方案的概述
我们最终使用了33个模型的简单平均合奏：
12个基于LSTM的模型
17个BERT型号（仅基础型号）
2个基于GPT2的模型
不标准的东西：
我们用evey模型预测了18个目标
我们结合了一些目标以获得最终分数。 它正在伤害AUC，但正在改善我们关注的目标指标。
LSTM使用字符级嵌入
LSTM对不同的嵌入集进行了培训
我们混合了三种不同类型的BERT：有盒，无盒和微调的ucnased（我们使用）
我们试图通过一些PL使我们的模型不偏不倚。 这个想法来自
GPT2模型使用的是线性分类器头的基于CNN的分类器头istead
损失
我们以
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