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源数据训练出现过拟合问题，模型结构是不是有问题？

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ZHOUJessie

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imgbot[bot]

有关distance计算出来后得疑问

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你好，我看了您得源码。既然模型定义输入两个问题对[left,right]，输出的是经过隐藏层的曼哈顿距离distance，为什么可以直接用文本相似的标签Y作为模型训练的label呢？具体distance与标签y是如何关联起来的呢？麻烦指点下，谢谢

yanhan19940405

auatc

就是计算的相似度（0到1之间），当它大于多少的时候，我们认为这两个句子是相似的呢？

Liuyingnan0704

我想问问有关相似度问题

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这个模型我训练出来了，但是我想将这个模型用在问答系统中做qq-match的模型，就是输入一句话，在一堆问题中找到和这个输入最相近的问题，请问怎么利用这个模型？谢谢

yw1991

Keras版本以及TF版本问题

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请教下没抛异常的童靴们。。。 你们keras和tf的版本是怎样的，十分感谢

lxz1992

# 原max_length选择方法，逻辑有问题 # for i in len_dict: # rate = i[1] / all_sent # cover_rate += rate # if cover_rate >= limit_ratio: # max_length = i[0] # break 分析：len_dict是句子长度的频数统计list[(15,3700),(12,2800),(8,500)...(20,30)]，每个元素（句长，频数） 按上述逻辑，当3700+2800+500大于总频数95%时，max_len是8，这里就产生了错误。...

kknd21988