【文本摘要项目】7-性能提升之基于Transformer的PGN模型
背景 前一篇文章中，采用了在当前比较主流的Transformer模型，Transformer模型本质来看是基于Encoder-Decoder框架，其解码方式本质上和seq2seq模型的解码方式基本相同。seq2seq的重要缺陷之一在于其不具备生成能力，而PGN模型具备着良好的生成能力 ...
原文：模型性能提升操作
看了一些别人的思路，总结了一些模型性能提升的操作并完成python实现。 . 行空缺值的处理 常规方法 统计每行数据的空缺值，如果空缺值数量超过阈值，则剔除此行数据。 改进方法 考虑特征重要度的因素。遵循一个原则：特征重要度越高，对这一特征下的空缺值容忍程度越低。 特征重要度的评估手段 . 输入特征方差膨胀系数或者方差 对特征归一化处理后，计算各特征方差膨胀系数或者方差。方差越大，说明这一特征数据 ...
2018-09-16 19:06 0 1386 推荐指数：
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