分享使用Bi-LSTM和TensorFlow完成对命名实体识别任务,预测结果77.95%

Batch大小为64,循环次数为64次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.95。

得分记录
2020-03-05

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 48 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 60.23 。

14:42:18

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 48 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 59.48 。

14:00:15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 68.31 。

13:19:58

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 48 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 66.17 。

12:55:45

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 48 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.47 。

12:12:19

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 48 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.22 。

11:39:59
2020-03-05

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 68.42 。

04:22:22

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 63.78 。

03:34:12

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 24 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.09 。

03:09:04
2020-03-02

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0 。

21:19:16

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0 。

14:55:46
2020-03-01

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 14 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.74 。

22:41:49

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 18 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70.98 。

22:19:18

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.95 。

21:47:52

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.18 。

21:27:51

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.14 。

20:02:31

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 48 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76 。

19:11:55

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.22 。

17:51:59

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 63.78 。

16:11:37
2020-03-01

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 62.66 。

13:48:50

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 49.91 。

13:20:51
2020-03-01

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.95 。

00:09:50

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 14 。

23:19:08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 6.02 。

20:49:05
2020-02-20

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 8.81 。

02:28:04
2020-02-17

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 150 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70.29 。

09:03:40
2020-02-15

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 150 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.92 。

20:22:13

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 10.1 。

23:30:40
2020-02-13

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 2.13 。

21:34:27

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 68.08 。

11:04:25
2020-02-12

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 150 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.08 。

00:37:37

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 128 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.47 。

12:10:37

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.7 。

08:19:49
2020-02-11

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.3 。

02:59:58

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 66.15 。

22:39:00
2020-02-03

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70.1 。

00:38:15
2020-02-02

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 60 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 69.65 。

05:53:52

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.98 。

03:22:35

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 74.03 。

21:39:04
2020-01-30

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 128 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.23 。

13:26:55
2020-01-30

Batch Size 数据为 96 ,Epoch循环次数为 128 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 75.68 。

00:54:44

Batch Size 数据为 96 ,Epoch循环次数为 128 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.14 。

23:46:37

Batch Size 数据为 96 ,Epoch循环次数为 128 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 68.41 。

23:02:25

Batch Size 数据为 96 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.35 。

22:16:42

Batch Size 数据为 96 ,Epoch循环次数为 128 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.91 。

19:47:11

Batch Size 数据为 96 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.43 。

19:01:30

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 75.59 。

18:34:09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.9 。

17:59:59
2020-01-29

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.27 。

02:16:02

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 74.42 。

01:13:52
2020-01-25

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 85.95 。

10:54:52
2020-01-24

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 86.56 。

22:48:33

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 85.82 。

22:24:45
2020-01-23

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 98.08 。

04:19:48

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 84 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.55 。

02:16:00

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 84 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 75.47 。

01:48:20

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 74.38 。

01:14:10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 64.17 。

00:58:00

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 64.58 。

00:52:21

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 84 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 74.52 。

19:22:00
2020-01-22

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.05 。

15:53:46
2020-01-22

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 84 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 74.46 。

05:25:35

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 75.38 。

03:17:52

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.44 。

22:26:56
2020-01-21

Batch Size 数据为 48 ,Epoch循环次数为 150 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.26 。

18:21:07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 120 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.64 。

16:33:22

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 74.19 。

15:05:11
2020-01-21

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 150 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.7 。

04:15:28

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.37 。

19:50:09
2020-01-20

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.1 。

16:36:42

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.38 。

15:26:59
2020-01-20

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.02 。

03:08:05
2020-01-19

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 84 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70.13 。

17:56:09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.97 。

17:21:25

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.67 。

16:31:52
2020-01-18

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 512 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.86 。

04:52:01

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 60.25 。

03:14:37

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.24 。

02:56:55

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 64.77 。

02:39:40

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 128 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.02 。

00:12:32
2020-01-17

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70.27 。

18:48:07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.39 。

18:19:04

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.95 。

17:09:15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.02 。

15:31:32

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.46 。

15:17:30

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 68.18 。

13:31:00
2020-01-17

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 66.98 。

04:37:24

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70.67 。

04:14:17

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 128 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 59.52 。

03:42:52