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！
2019-03-14 11:52:05
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。
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:860 | 评论:0
2019-03-14 09:05:01
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：
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:1233 | 评论:0
2019-03-14 07:54:35
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。
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:937 | 评论:0
2019-03-14 07:30:49
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。
作者:yangli | 分类:命名实体识别的项目 | 浏览:1034 | 评论:0
2019-03-11 20:18:05
样本不均衡怎么办？
1，少的样本复制。2，下采样，把多的变少。3，给损失函数加一个系数，B*loss（通用的解决方案）。因为，加入，二分类问题，一个样本95，一个样本为5。如果95个里面一个错了，那损失就会比较大。
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:889 | 评论:0
2019-03-11 18:26:49
CNN中dropout和dropconnect区别
dropout是将输出随机为0，也就是激活函数为0，而dropConnect是将权重随机为0也可能是特征，比如NER500维的向量，随机数据置0
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:856 | 评论:0
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