jia-zechen

隐含层权值调整公式好像错了？

1

class Layer下的get_error函数，我认为_error内容应该是这样的： neru0=self.units[j] sum=0 for i in range(len(neru0.weight)): sum+=neru0.weight[i]*deltas[i] return sum 因为隐含层权值调整应该是同一个隐含层神经元对所有输出层神经元误差的求和，不是一个输出层神经元对所有隐含层的求和

请问作者和大家复现时各模块指标都是多少呀？

8

我自己的如下（2022.3时的代码），我感觉是比较低的，跟之前一些问题里结果有不小差距（我是用的ccks2019训练集验证集，然后知识库用的ccks2021年主办方提供的pkubase，应该没差别？） 模型 f1值 召回率 train_ner 0.669 entity_extractor 0.63(单实体和全部问题均为此值) entity_filter 0.546（总体）/0.586（单实体） tuple_extractor 覆盖比率：0.51（总体）/0.62（单实体） 最后valid测试 ave_f:0.40左右 是不是中间代码改过？或者ccks2021和2019数据库不太对应？

What should be the weight of the error in the different parts?I've found that the training effect is worse when the KL divergence loss weight is not 1, and when...