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2019-11-25

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数sPace中正确的下一个字符的概率。这基本上是将负交叉熵转换为对数空间并进行平均的方法。将结果转换回线性sPace会产生所谓的困惑,这是评估语言模型性能的常用方法。 PerPIeXity定义为2 ' 。直观地,它代表选项的数量 模型必须在每次步骤之间进行猜测。完美模型的PerPlexity为1,而始终为每个H变量提供相同概率的模型的PerPereXity为//。当模型一次将零概率分配给下一个字符时,PerPIeXity甚至可以变为无穷大。我们通过在很小的正数和一个正数之内捕获预测概率来防止这种极端情况。 @lazy_property def成本(自己): 预测= tf.clip_by_value(self.prediction,1e-10,1.0) 费用= self.target * tf.log(预测) 成本= -tf.reduce_sum(成本,reduction_indices = 2) 返回self._average(cost) @lazy_property def错误(自己): 错误= tf.not_equal( tf.argmaX(self.pre

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