LSTM Ajustado Finamente
LSTM Ajustado Finamente adapta uma rede LSTM (Long Short-Term Memory) pré-treinada em um grande corpus a uma tarefa específica de downstream — como classificação de texto, análise de sentimento ou rotulagem de sequências — continuando o treinamento em dados rotulados específicos da tarefa. Popularizada pela framework ULMFiT, essa abordagem alcança forte desempenho mesmo quando dados rotulados são escassos.
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Fontes
- 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/pt/deep-learning/fine-tuned-lstm
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