导读:近期更新了《正则化系数》的相关内容,包括《Embedding训练总是过拟合?正则化系数怎么调与数据集多样性如何增强》。如果 正则化系数 对你有帮助,请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量,感谢您成为这传播链条中的重要一环。
Embedding训练总是过拟合?正则化系数怎么调与数据集多样性如何增强 词向量或实体向量在小型语料上训练时极易记住样本噪声,验证集准确率掉得比训练集还快。从底层看,Embedding矩阵自由度过高而监督信号稀疏,模型倾向把每个id映射到孤立点。直接加大L2惩罚可压缩参数幅度,但系数过大又会让向量趋近零向量失去表达力。更稳的做法是结合 dropout ... 栏目:图像处理 时间:08-14 embedding 正则化系数 数据增强