NLP | 自动问答练习（DEEPQA调参）

最新推荐文章于 2025-10-09 12:39:00 发布
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通过调整Chatbot训练参数，如numLayers、learningRate和dropout，显著提升了模型效果。特别是在learningRate和运行时间上做了大量尝试，使得Loss从5点几降至0点几。然而，尝试使用embedding_attention_seq2seq替代embedding_rnn_seq22seq时遇到内存溢出问题。

最好结果

在这里插入图片描述

所做工作

主要对chatbot.py的network options和training options部分的参数进行了修改。

在这里插入图片描述

  • 每个参数都调过，最后numLayers从2调为10，learningRate为0.0001，其他的都还是原来的值。

  • 感觉对结果影响较大的是learningRate和dropout，随着loss越来越小，learningRate也要跟着减小，dropout原来是0.9，改小的话loss会变大，所以没怎么改它。

  • 不过最有效的还是多跑几个小时，我一共跑了4万多个step，大概花了一整天的时间，Loss从5点几降到0点几。

  • 据说把embedding_rnn_seq2seq改为 embedding_attention_seq2seq会很有效，但是我一改就会OOM，暂时没找到解决办法。。。

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Black的专栏
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