这不仅仅是一个使用PyTorch和Bi-LSTM来做文本相似度的教程

Batch大小为64,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为63.16。

得分记录
2019-12-15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

16:25:41

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

15:47:59

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

13:24:00

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

11:35:20
2019-12-08

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 60 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

10:43:47
2019-12-07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

23:54:58

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

23:04:08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

22:13:34

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

21:37:35

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

21:07:12