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Python数据结构的各种效率-dict list tuple set,deque-优化技巧

学习链接:https://blog.csdn.net/qq_28304687/article/details/79088491 

一些Python小知识点

上面model_names的内容结果:

工具文件夹里多个py文件内的函数方便引用的小技巧

如下在文件中引用

变量初始化

tensorflow中图的理解,图相当于是一个一个命名空间

定义几个自己的图。

tf.squeeze()——挤压函数和tf.expand_dims()——增加维度相反(在NLP词嵌入处理时,最后嵌入完词向量,特征维度不够时长用到。)

在情感分类中用到:在医疗NER中运用到:

什么是数据增强?数据增强后,测试test真实数据如何处理?

数据增强后,测试test真实数据如何处理?在train的最后几个阶段,逐步的撤去增强的特征。测试的时候使用真实的数据影响就会小。

医疗NER-CNN模型为什么在嵌入了word2vec后的词向量后训练的第一步就dropout(再进入卷积前的第一步就dropout)

    从这些结构来讲CNN发展的一个方向就是层次的增加,通过这种方式可以利用增加的非线性得出目标函数的近似结构,同时得出更好的特征表达,但是这种方式导致了网络整体复杂性的增加,使网络更加难以优化,很容易过拟合。CNN的应用主要是在图像分类和物品识别等应用场景应用比较多。
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