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こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得... こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得た、Transf ormerをベースとした事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 前回は学習の効率化について書かせていただきましたので、今回は精度改善について書かせていただきます データ 前回に引き続きKaggleのコンペティション、CommonLit-Readabilityのtrainデータを使います validationの分け方などは前回の記事を参照していただければと思います 精度改善 一般的なニューラルネットワークモデルの精度改善方法として、ハイパーパラメータのチューニングやData Augmentationが上げられますが、ここではBERTを始めとするTransf ormerをベースとしたモデル(以降Transf ormerモデル)特有の工夫について