keras - 如何将 BERT 模型集成到我的笔记本（Python）中？

Question

我正在使用 keras 模型（顺序）进行文本分类。现在，我能做些什么来提高模型性能（准确度、验证准确度、预测等）。这是我的模型架构：

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from keras.utils.vis_utils import plot_model
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=train_padded.shape[1]))

model.add(Conv1D(48, 5, activation='relu', padding='valid'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(4, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
print(model.summary())

另一个问题，我可以插入 Bert 模型进行文本分类以提高模型的 val 准确性吗？

谢谢 ！

标签： kerastextarchitectureclassification