【文本摘要項目】7-性能提升之基於Transformer的PGN模型
背景 前一篇文章中，采用了在當前比較主流的Transformer模型，Transformer模型本質來看是基於Encoder-Decoder框架，其解碼方式本質上和seq2seq模型的解碼方式基本相同。seq2seq的重要缺陷之一在於其不具備生成能力，而PGN模型具備着良好的生成能力 ...
原文：模型性能提升操作
看了一些別人的思路，總結了一些模型性能提升的操作並完成python實現。 . 行空缺值的處理 常規方法 統計每行數據的空缺值，如果空缺值數量超過閾值，則剔除此行數據。 改進方法 考慮特征重要度的因素。遵循一個原則：特征重要度越高，對這一特征下的空缺值容忍程度越低。 特征重要度的評估手段 . 輸入特征方差膨脹系數或者方差 對特征歸一化處理后，計算各特征方差膨脹系數或者方差。方差越大，說明這一特征數據 ...
2018-09-16 19:06 0 1386 推薦指數：
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