suibianshen2012的专栏

pytorch基础入门知识

BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度 控制梯度爆炸防止梯度消失 防止过拟合分析： （1）加快收敛速度：在深度神经网络中中，如果每层的数据分布都不一样的话，将会导致网络非常难收敛和训练，而如果把 每层的数据都在转换在均值为零，方差为1 的状态下，这样每层数据的分布都是一样的训练会比较容易收敛。 （2）防止梯度爆炸和梯度消失：以sigmoid函数为例，sigmoid函数使得输出在[0,1]之间，实际上当x道了一定的大小，经过sigmoid函数后输出范围就会变得很小梯

这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本，详见 Github-DSXiangLi/ChineseNERNER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题，label主要有两种其中BIO更常见些BIO：

赵平, 孙连英, 万莹, 葛娜. 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文景点命名实体识别. 计算机系统应用, 2020, 29(6): 169-174.http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7269.htmlZhao P, Sun LY, Wan Y, Ge N. Chinese Scenic Spot Named Entity Recognition Based on BERT+BiLSTM+CRF. Computer Systems and Applicat...

作者： 龙心尘 && 寒小阳 时间：2016年2月。 出处： http://blog.youkuaiyun.com/longxinchen_ml/article/details/50646528http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/50646667声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处1. 引言：朴素贝叶斯

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