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中文文本分类解决思路_蔡军生_resnet_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

中文文本分类解决思路_蔡军生_resnet_中国AI数据

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的比较,实 践上,我觉得要做到需要过多的计算资源了。这也是我使用 折衷方式来采用尽可能好(却不一定最优)的超 参数选择。 规范化参数:我建议,开始时不包含规范化(λ = 0.0),确定η的值。使用确定出来的η,我 们可以使用 验证数据来选择好的入。从尝试入=1.0开始,然后根据验证集上的性能按照因子10 增加或减少其值。一旦我 已经找到一个好的量级,你可以改进 λ 的值。这里搞定后,你就可以 返回再重新优化η° 练习 使用梯度下降来尝试学习好的超参数的值其实很受期待。你可以想像关于使用梯度下降来 确定 λ 的障碍 么 你能够想象关于使用梯度下降来确定 η 的障碍么 在本书前面,我是如何选择超参数的:如果你使用本节给出的推荐策略,你会发现你自己找 到的 η 和 λ 不总是和我给出的一致。原因自傲与,本书有一些限制,有时候会使得优化超参数 变得不现实。想想我们已经做过的使用不同观点学习的对比,比如说,比较二次代价函数和交 叉熵代价函数, 比较权重初始化的新旧方法,使不使用规范化,等等。为了使这些比较有意义 我通常会将参数在这些方法上保 持不变(或者进行合适的尺度调
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