Fine-Tuned LSTM
Fine-Tuned LSTM passt ein vortrainiertes Long Short-Term Memory-Netzwerk, das auf einem großen Korpus trainiert wurde, an eine spezifische nachgelagerte Aufgabe an – wie Textklassifizierung, Sentimentanalyse oder Sequenzmarkierung –, indem das Training auf aufgabenspezifischen, gelabelten Daten fortgesetzt wird. Dieser Ansatz, der durch das ULMFiT-Framework popularisiert wurde, erzielt auch bei knappen gelabelten Daten eine starke Leistung.
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Quellen
- Howard, J., & Ruder, S. (2018). Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification. Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 328–339. DOI: 10.18653/v1/P18-1031 ↗
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/fine-tuned-lstm
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