在NLP任务中使用GloVe嵌入时,GloVe中可能不存在来自数据集的某些单词.因此,我们为这些未知单词实例化随机权重.是否可以冻结从GloVe获得的重量,并仅训练新实例化的重量？我只知道我们可以设置：model.embedding.weight.requires_grad = False但这使新单词难以训练.还是有更好的方法来提取单词的语义.最佳答案1.将