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有没有玄学的调参的技巧能让我的loss下去的= =，什么样的都行，在这谢过大佬们了
答复的人太多了，就删掉了，之前有答复我的，如果被我落下了，可以私信我~[ema3]
问题： 有上百万条短文本序列[由一个词一个词组成的，说序列是因为词和词之间是有一定的前后关系的，但是这些词中有些词是无用的信息，会影响序列前后关系，就是噪声]，有些词会出现同义词，一条序列词的个数大概在10~30之间，如何更好的聚类，效果好且聚的类少【我是先随机采样了2000条数据分析的，总共有两百多万条文本在数据库中…
如题 目前做的都是一些很水的事情，聚类，跑跑CRF什么的[还是自己争取的]，都是些杂活，现在连深度学习都没用到 实习公司也不好，就是因为离学校近，想换了 马上秋招了，感觉简历上都没什么可讲的
请问各位同学，斯坦福大学cs224d课程视频在哪看呀？ 找不到，最好带字幕 求助！谢谢！
假设我有5000万道路目标检测的数据集，如果使用5000万数据训练的模型和用2000万数据训练的同一模型，精度没有进一步提升，那么是不是说，2000万数据集就超过了该特定任务下此模型的数据集需求上限？ 如何定义是否达到数据集需求的上限，以及进一步采集数据的策略？
有意的可以站内，互相学习
[face=宋体]2018北京地区 高校校园大数据竞赛 报名网站： https://bigdata.bupt.edu.cn 智慧校园吹响集结号！虚位以待，等你来战！ 校园数据那么多， 创新应用怎么做， 三校联办搭平台， 数据竞赛等你来！ 开采属于我们自己的富矿，更能赢得丰厚的奖品！ 接下来为大家一一介绍本次比赛有关事项…
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百度面试题：现有10亿数量级别的文档，要求从中建立出一套词表，无现成分词工具，请说出能想到的最佳解决方案，无论是效果上或者性能上。
想请教各位大大： 看了skip-gram的tensorflow实现，label都只是一个单词。 label不应该是输入单词的上下文么？这样子label只有一个为1，拆开来训练不会出问题么？
有在做神经网络剪枝的大佬吗。。 我用tf.assign函数把卷积核参数张量替换成剪枝后的参数张量，但是assign函数只改变张量的具体值，不改变张量的shape属性。这会导致保存ckpt文件，下次加载回来的时候参数形状对不上。 举个例子，本来卷积核参数形状是[3,3,3,64]，剪枝后是[3,3,3,45]，虽然张量里…
实验室最近在做文字识别相关的应用（并非专门做CV的实验室），训练数据一部分是真实场景下手工标注的，一部分是用了公开的数据集，还有就是人工生成的了。 老师想要我论证下这种人工生成的数据集是可以用的，这三类数据集哪种训练出来的效果最好 还有想问下需要使用GAN来生成文字数据吗，感觉选好背景，字体，文字，噪声简单合成下就行了…
看的是李航《统计学习方法》里边的剪枝，里边提到改变alpha，生成一个子树序列{T0, T1, ···, Tn}，然后比较这些子树在验证集中的表现，选择最优子树作为剪枝结果。 我的问题是，为什么要如此费劲的生成子树序列呢？ 直接从树的叶子节点开始往上判断，如果一组叶子节点回缩后在验证集上的表现更好，就回缩；否则不做处理…