Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch
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为什么预测的结果不太准呀?而且每预测一次,得到的分类结果不一样
使用微调后的bert.ckpt 进行文本预测 为什么不太准呢 有大佬知道嘛?
训练时验证集的准确率怎么样?
我是训练完之后 导入那个生成的bert.ckpt文件,然后写了个代码让他为我预测了几个简单的新闻短句,每次的结果都会变,而且也不是很准 训练时精确度挺高的 90+的准确率
训练时验证集的准确率怎么样?
我是训练完之后 导入那个生成的bert.ckpt文件,然后写了个代码让他为我预测了几个简单的新闻短句,每次的结果都会变,而且也不是很准 训练时精确度挺高的 90+的准确率
训练时验证集的准确率怎么样?
我是训练完之后 导入那个生成的bert.ckpt文件,然后写了个代码让他为我预测了几个简单的新闻短句,每次的结果都会变,而且也不是很准 训练时精确度挺高的 90+的准确率 我没试过少量文本的预测,不太懂。 不过对于十几万条文本,它的整体预测效果还可以,估摸错误率在5-10%左右
训练时验证集的准确率怎么样?
我是训练完之后 导入那个生成的bert.ckpt文件,然后写了个代码让他为我预测了几个简单的新闻短句,每次的结果都会变,而且也不是很准 训练时精确度挺高的 90+的准确率 我没试过少量文本的预测,不太懂。 不过对于十几万条文本,它的整体预测效果还可以,估摸错误率在5-10%左右
嗷嗷 大量文本的分类我还没试过呢 我之后试一试 你那个预测新闻短句的时候,有没有出现这个警告呀?
把model.eval() 加上