持久战
通过TensorFlow进行BERT的神经网络构筑，情感分类树
Batch大小为64，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55.42。
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 44.58 。
17:18:00Batch 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 44.58 。
16:41:48Batch 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 44.58 。
16:14:12Batch 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 44.58 。
11:24:01Batch Size 数据为 32 ，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 44.58 。
19:07:53Batch Size 数据为 32 ，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 44.58 。
17:52:12Batch Size 数据为 32 ，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 44.58 。
16:10:13Batch Size 数据为 32 ，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 44.58 。
16:00:07Batch 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 44.58 。
15:43:01Batch 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 44.58 。
15:34:21Batch 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 44.58 。
15:12:02Batch 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 44.58 。
15:03:16Batch 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 44.58 。
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