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5f97bc75
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11月 21, 2016
作者:
Z
zhangjcqq
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11月 21, 2016
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doc/demo/semantic_role_labeling/semantic_role_labeling.md
doc/demo/semantic_role_labeling/semantic_role_labeling.md
+2
-0
未找到文件。
doc/demo/semantic_role_labeling/semantic_role_labeling.md
浏览文件 @
5f97bc75
...
@@ -129,6 +129,7 @@ paddle train \
...
@@ -129,6 +129,7 @@ paddle train \
--average_test_period=10000000 \
--average_test_period=10000000 \
--init_model_path=./data \
--init_model_path=./data \
--load_missing_parameter_strategy=rand \
--load_missing_parameter_strategy=rand \
--test_all_data_in_one_period=1 \
2>&1 | tee 'train.log'
2>&1 | tee 'train.log'
```
```
...
@@ -142,6 +143,7 @@ paddle train \
...
@@ -142,6 +143,7 @@ paddle train \
-
\-
-average_test_period=10000000: do test on average parameter every average_test_period batches
-
\-
-average_test_period=10000000: do test on average parameter every average_test_period batches
-
\-
-init_model_path=./data: parameter initialization path
-
\-
-init_model_path=./data: parameter initialization path
-
\-
-load_missing_parameter_strategy=rand: random initialization unexisted parameters
-
\-
-load_missing_parameter_strategy=rand: random initialization unexisted parameters
-
\-
-test_all_data_in_one_period=1: test all data in one period
After training, the models will be saved in directory
`output`
. Our training curve is as following:
After training, the models will be saved in directory
`output`
. Our training curve is as following:
...
...
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