TensorFlow下用LSTM+CRF进行命名实体识别

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76.51。

得分记录
2019-12-10

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 73.99 。

22:05:39

Batch Size 数据为 128 ,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 73.67 。

21:53:43

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 71.3 。

21:45:09

Batch Size 数据为 32 ,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 73.36 。

21:04:57

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 76.51 。

20:43:55

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 76.29 。

20:27:49

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 71.41 。

20:17:40

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 67.82 。

20:16:47