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链式法则_邹博_gbdt算法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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全解锁的模型中,我们使用用于合成梯度模型的相同架构,但是为了简单起见,合成梯度和合成输入模型都使用一个单一的隐藏层(对于dni和cdni),并训练它生成合成输入hi,这样hi 嗨!整体训练设置如图6所示。在测试过程中,所有层相互连接以进行前向通过,即不使用合成输入。 D. 2.RNN实现详细信息 公共细节所有RNN实验都是用LSTM递归核进行的,输出用于最后一个线性层来建模任务。在dni和dni+aux的情况下,还使用lstm的输出 作为一个单隐层综合梯度模型的输入,其单位数与lstm相同,最终线性投影为lstm单位数的两倍(产生输出和单元状态的综合梯度)。当被模型消耗时,合成梯度的比例是0.1倍(我们发现这可靠地导致了稳定的训练)。我们对是否将合成梯度模型误差反向传播到lstm核进行超参数搜索(模型对此不是特别敏感,但偶尔反向传播合成梯度模型误差会导致更不稳定的训练)。综合梯度回归损失和未来综合梯度回归损失的成本简单地用1的因子加权。 在这些任务中,我们使用256个LSTM单元,使用ADAM优化模型,学习率为710-5,批量256。当一个模型的错误率低于0.15位时,任务会被
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