如何解决如何在我的笔记本 (Python) 中集成 BERT 模型？
我正在使用 keras 模型（顺序）进行文本分类。现在，我可以做些什么来提高模型性能（准确度、val 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，我可以插入用于文本分类的 Bert 模型以提高模型的 val 准确度吗？
谢谢！
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