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이상 하단 라인 아래로 슬라이드를 정규화 할 때, 무언가, 오늘은 내가 정규화 된 데이터를했다 찾기 위해, 나는 손실이 너무 작아서, 마음에 상처가 이상한 이유 궁금해 그들이 다시이 .

완성 된 오늘

오늘은, 잠시 동안 손실 함수는 다음 MAE와 MSE의 대가로 다시 변경

그리고 각 레이어를 이동하는 사물의 L2의 정규화를 추가

가장 중요한 것은의 정확성을 계산하는 공식을 수정하는 것입니다

나는를 사용하기 시작

\ [{\ FRAC {{{\ 왼쪽 | {\ mathop {{Y}} \ nolimits _ {{예측}} \ 텍스트 {} - \ 텍스트 {} \ mathop {{Y}} \ nolimits _ {{실제}}} \ 권리 | }}} {{\ mathop {{Y}} \ {nolimits _ {실제}}}}} \]

내가 나중에 분모를 발견, 그 사실, 1, 0.x 등보다 문장이다, 그것은 더 큰 것 오류의 정확성을 계산할 수, 평균 높은 상승했다

그래서 나는 그것을 변경

\ [{\ FRAC {{{\ 왼쪽 | {\ mathop {{{Y}}} \ nolimits _ {{예측}} \ 텍스트 {} - \ 텍스트 {} \ mathop {{{Y}}} \ nolimits _ {{실제}}} \ 권리 | }}} {{\ mathop {{Y}} \ nolimits _ {{최대 \ 텍스트 {}}} - \ 텍스트 {} \ mathop {{Y}} \ nolimits _ {{분}}}}} \]

여기 Ymax 순과 신념에 하한의 다른 섹션의 대표 Ymin를하고, 일반의 양이 0--3 년을 선고, 문장 3--10 년의 다량의 엄청난 양의 비 선고 10

주로 모델의 다른 매개 변수를 평가하기

여기 손실이 각각없고, ACC 그래프 정규화 모델 트레이닝 부가 각각 백만 후의