steps:訓練迭代的總次數。一步計算一批樣本產生的損失,然後使用該值修改一次模型的權重。
batch size:單步的樣本數量(隨機選擇)。例如,SGD 的批次大小爲 1。
以下公式成立:
periods:控制報告的粒度。例如,如果 periods 設爲 7 且 steps 設爲 70,則練習將每 10 步輸出一次損失值(即 7 次)。與超參數不同,我們不希望您修改 periods 的值。請注意,修改 periods 不會更改模型所學習的規律。
以下公式成立:
steps:訓練迭代的總次數。一步計算一批樣本產生的損失,然後使用該值修改一次模型的權重。
batch size:單步的樣本數量(隨機選擇)。例如,SGD 的批次大小爲 1。
以下公式成立:
periods:控制報告的粒度。例如,如果 periods 設爲 7 且 steps 設爲 70,則練習將每 10 步輸出一次損失值(即 7 次)。與超參數不同,我們不希望您修改 periods 的值。請注意,修改 periods 不會更改模型所學習的規律。
以下公式成立:
Bag-of-Words 1.文字問題 2. 什麼是Bag-of-Words(具體例子) 3. 侷限性 1.文字問題 文本建模的一個問題是它很雜亂,機器學習算法之類的技術更喜歡定義明確的
講解的很清楚: https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html