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Final results' huge gap while using & not using pretrained weights?
Offen
- Vorherrschende Sprache
- C++
- Sterne
- 1.8k
- Forks
- 195
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
I train the model without pretrained weights, the final results are as below [according to the paper, ser f1 should be 83.39%, re f1 should be 74.91%]:
However, when I train the model with pretrained weight, the results look much better. But decrease after several steps:
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