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Bert-classification and bert-dssm implementation with keras.

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doc应该是多个doc共享一组参数吧?

我改了一个版本，主要是输入的时候一个query下有一个正例和4个负例，用代码中的网络结构，发现预测的时候无论样本是什么样的，第一个样本永远是正例。 请问跟网络结构实现有关系，导致第一个网络的权重特别大？应该共享一个网络会不会变好?

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有关正例的构造，是取了平均么？

![image](https://user-images.githubusercontent.com/548443/127594190-5c31a39a-928a-443f-bc0a-84d159ef01e7.png) RT，感觉是拿某个query下所有样本，取了平均做正例?

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麻烦问下bert_dssm用的是什么数据跑的呢

lonngxiang avatar lonngxiang

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