基于TensorFlow+RCNN的命名实体识别

Batch大小为32,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75.42。

得分记录
2020-02-04

Batch Size 数据为 32 ,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 69.43 。

23:14:49
2020-02-01

Batch Size 数据为 32 ,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 72.82 。

22:22:12

Batch Size 数据为 32 ,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 75.42 。

21:53:19

Batch Size 数据为 32 ,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 65.47 。

20:02:23

Batch Size 数据为 32 ,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 0.14 。

18:59:23

Batch Size 数据为 32 ,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 0.78 。

18:29:02
2020-01-07

Batch Size 数据为 128 ,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 64.62 。

19:39:45

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 70.07 。

19:21:13