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TensorFlow Hub-Modelle
Die folgenden vortrainierten Modelle können für das Transferlernen mit dem TensorFlow Textklassifizierungsalgorithmus verwendet werden.
Die folgenden Modelle unterscheiden sich erheblich in Größe, Anzahl der Modellparameter, Trainingszeit und Inferenzlatenz für einen bestimmten Datensatz. Welches Modell am besten für Ihren Anwendungsfall geeignet ist, hängt von der Komplexität Ihres Feinabstimmungsdatensatzes und allen Anforderungen ab, die Sie an Trainingszeit, Inferenzlatenz oder Modellgenauigkeit haben.
Modellname | model_id |
Quelle |
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BERTBasis ohne Groß- und Kleinschreibung |
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BERTBasisgehäuse |
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BERTGrundlegende mehrsprachige Schutzhüllen |
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Klein BERT L-2_H-128_A-2 |
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Kleines BERT L-2_H-256_A-4 |
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Klein BERT L-2_H-512_A-8 |
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Klein BERT L-2_H-768_A-12 |
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Kleines BERT L-4_H-128_A-2 |
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Kleines BERT L-4_H-256_A-4 |
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Kleines BERT L-4_H-512_A-8 |
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Klein BERT L-4_H-768_A-12 |
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Kleines BERT L-6_H-128_A-2 |
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Kleines BERT L-6_H-256_A-4 |
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Kleines BERT L-6_H-512_A-8 |
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Kleines BERT L-6_H-768_A-12 |
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Kleines BERT L-8_H-128_A-2 |
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Kleines BERT L-8_H-256_A-4 |
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Kleines BERT L-8_H-512_A-8 |
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Kleines BERT L-8_H-768_A-12 |
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Kleines BERT L-10_H-128_A-2 |
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Kleines BERT L-10_H-256_A-4 |
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Kleines BERT L-10_H-512_A-8 |
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Kleines BERT L-10_H-768_A-12 |
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Kleines BERT L-12_H-128_A-2 |
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Kleines BERT L-12_H-256_A-4 |
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Kleines BERT L-12_H-512_A-8 |
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Kleines BERT L-12_H-768_A-12 |
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BERTGroß, ohne Umhüllung |
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BERTGroße Etuis |
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BERTGroße Maskierung des ganzen Wortes ohne Groß- und Kleinschreibung |
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BERTMaskierung ganzer Wörter in Großbuchstaben |
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ALBERTBasis |
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ELECTRAKlein++ |
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ELECTRABasis |
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BERTBasis Wikipedia und BooksCorpus |
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BERTBasisMEDLINE/PubMed |
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Talking Heads Base |
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Talking Heads groß |
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