Zhihu

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关于Boosting的原理

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你好，我想请教一下，你模型之间的boosting机制是怎么体现的呢？我在看你的Boost.py等相关代码，并没有看到Boosting的传递过程，只看到模型的最终叠加，很好奇这部分是怎么实现的

MaximTian

TimeDistributed困惑

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tks，fastText模型在Embedding层之后有个TimeDistributed，不太清楚这层的作用。而且发现你的三个模型里都会有这一步。pytorch小白，针对这个点可以详细解答下吗（这块维度变化也不太懂） 不胜感激~~ self.tdfc1 = nn.Linear(D, 512) self.td1 = TimeDistributed(self.tdfc1) self.tdbn1 = nn.BatchNorm2d(1) self.tdfc2 = nn.Linear(D, 512) self.td2 = TimeDistributed(self.tdfc2) self.tdbn2 = nn.BatchNorm2d(1) self.fc1 = nn.Linear(1024, 512) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(512) self.fc2...

PuHaoran

加载训练的word2vec嵌入向量问题

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你好前辈，请问 char_embed_file = '../ieee_zhihu_cup/char_embedding.txt' word_embed_file = '../ieee_zhihu_cup/word_embedding.txt' char_alphabet, char_embed_mat, unknown_char_idx, dummy_char_idx = parse_embed(char_embed_file) word_alphabet, word_embed_mat, unknown_word_idx, dummy_word_idx = parse_embed(word_embed_file) 中char_embed_file这个文件是如何得到的，代码在程序中有吗。这个文件里的内容是如何生成的呢？

PuHaoran

boost模式损失函数权重问题

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您好，我想请问下，当使用boost模式的时候，你得到上一层error_per_class / sample_per_class作为这一层的损失函数权重，请问你是如何处理error_per_class / sample_per_class的nan值和无穷大值呢

wodeweilai