Keras实现BERT,用于情感分类树,预测结果为89.23%

Batch大小为128,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89.23。

得分记录
2019-10-15

Batch Size 数据为 128 ,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 89.23 。

20:04:17

Batch Size 数据为 128 ,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 88.85 。

15:39:38

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 86.12 。

12:14:14
2019-10-14

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 5 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 82.23 。

17:56:02

Batch Size 数据为 128 ,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 88.96 。

13:34:24

Batch Size 数据为 128 ,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 83.64 。

11:48:14