卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2019-06-21 14:57:38
过拟合和欠拟合的原因及解决方案
链接：https://www.cnblogs.com/zhhfan/p/10476761.html过拟合解决方案：在多标签分类模型中就采用了这种方法。但是前提是你的模型时正常训练的-（我的模型就是不正常的，所以这里是一个坑，坑了我几天），否则，在实际运行的时候就出现突然一下跳出个F：99%，这还是不可取的。所以在此之前要将模型调的正常才行。当然这是一种防止过拟合的方式：针对那种验证集损失先下降，然后又上升的的情况。大多数的情况：调整L1，L2 ，调节dropout。。。（规律：正则前面的系数越大
作者:yangli | 分类:‘中国法研杯’司法人工智能挑战赛 | 浏览:1167 | 评论:0
2019-06-12 11:13:14
深度学习初始化的各种函数-除了常用的初始化函数，别的均匀初始化的函数也可以试试哦，当出现个别准确率很高，又难以复现的时候，很可能是问题出现在了初始化函数，而不是学习率的问题
链接：https://www.jianshu.com/p/e936f6fb7aec
作者:yangli | 分类:‘中国法研杯’司法人工智能挑战赛 | 浏览:905 | 评论:0
2019-06-03 10:35:05
多标签分类的思路解决方案
链接：https://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/67639468
作者:yangli | 分类:‘中国法研杯’司法人工智能挑战赛 | 浏览:911 | 评论:0
2019-05-29 10:10:07
collections模块的Counter类，用于深度学习，字的字典的生成—vocab.txt
学习链接：http://www.pythoner.com/205.html
作者:yangli | 分类:‘中国法研杯’司法人工智能挑战赛 | 浏览:934 | 评论:0
2019-05-24 16:58:06
深度学习多标签分类的思路总结博客收集
链接：https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/80210527https://blog.csdn.net/somtian/article/details/79614570 1，多分类：输出层的设计。在多分类中，最常用的就是softmax层。2，多标签分类：3.接下来就是选着损失函数。
作者:yangli | 分类:‘中国法研杯’司法人工智能挑战赛 | 浏览:887 | 评论:0
2019-05-20 09:33:30
中国法研杯-司法人工智能挑战赛-要素识别任务
比赛网址：http://cail.cipsc.org.cn/instruction.htmlgithub:https://github.com/china-ai-law-challenge/CAIL2019数据集的三大类类型：婚姻家庭、劳动争议、借款合同。比赛时间的安排：在6月10号之前得出模型。多分类的评价指标：微平均和宏平均：宏平均是每一个类的性能指标的算术平均值.微平均是每一个实例文档的性能指标的算术平均值.
作者:yangli | 分类:‘中国法研杯’司法人工智能挑战赛 | 浏览:2967 | 评论:1
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