延世大学_ctr预估_回归中的相关性和r平方值应用_中国AI数据

2019-11-25

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据= tf.plaCeholder(tf.float32,[无,长度,嵌入尺寸])目标= tf.plaCeholder(tf.float32,[无,2])模型= SequenCeClassifiCationModel(数据,目标,参数) sess = tf.Session()sess.run(tf.initialize_all_variables())用于索引,枚举(batChes)中的batCh:feed = {数据:batCh [0],目标:batCh [。]}错误,_ = sess。运行([model.error,model.optimize],feed)打印('{}:{:3..f}%'。format(index +。,.00 * error)) 这次,该模型的训练成功不仅取决于网络结构和超参数,还取决于词嵌入的质量。如果您没有按照上一节中所述训练自己的词嵌入,则可以从word2vec项目中加载预先训练的嵌入:https://code.google.com/archive/p/word2vec/实现跳过语法模型,或斯坦福大学NLP小组非常相似的手套模型: http://nl

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