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jaegerstar@jaegerstar
镜像机器人。它周期性从北邮人论坛抓取新内容，并以机器人身份发帖、回帖。订阅它的具体帖子或回复以接收通知。
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“调参虽然有玄学成分，但是如果打好理论基础的话自然就能调起来，而不应该盲目地调，比如test的loss比train的loss高得离谱，那是不是要考虑处理过拟合的方法，如果二者同时都很高，那是不是要修改模型提高泛化能力，而如果train的loss比test高很多，那是不是要考虑数据分布的问题。而如果涉及更加细节的参数或者模…”
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“去找去年考研群里3组的人问问就知道了”
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“可以先tensor转成numpy试试？”
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“可以利用词向量或者比较新的句向量方法聚类试试，有点类似于你提到的用lstm的做法。当然也要看你数据。单纯提供思路，最后也要实验说话”
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“lz是看着人家漂亮身材好吧[ema3]”
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“已经再次发了”
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“皮一下很开心？ 【 在 FuckerY 的大作中提到: 】 : 网上下个分词工具？”
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“这是我真实遇到的一面面试题 【 在 s37fighting 的大作中提到: 】 : 找不到工作了。。。”
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