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上传时间: 2021-02-17
详细说明：语言检测神经网络
在数据处理中，我使用了大小为510的向量。前255个索引用于存储1-ngram，其余索引用于存储3-gram。 我假设1克可以帮助识别字母（西里尔语，拉丁语等），而3克可以帮助识别同一字母内的语言。 激活函数SoftMax输出0到1之间的数字，这就是为什么矢量值在该范围内被标准化的原因。 层数的增加导致神经网络“学习”的时间增加。 而且，在最初的两次迭代中下降之后的错误率开始增加。 辍学率提高了准确性，但幅度不大（≈2-5％）。 我为自己得出的结论是，配置网络本身（尝试使用不同的激活功能，层数等）并没有多大帮助（也许只是个小数点），只有数据准备才是真正重要的。
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