Hyiiego
commented
4 years ago - model2在实际训练时使用双卡，batch_size为92，使用val_set的数据，取conds部分准确率最高的一个模型，一般在第10-12个epoch左右。
- 阈值一般取0.995或0.999。
- 比赛使用的代码在
merge_result时，不只是按阈值来选取，还包括一系列后处理，比如当预测的cond_conn_op为0时，只选取概率最高的value等等。
zhangyimi
您好，我最近在复现您的代码效果时中碰到一些问题想向您请教。 就是按照您的代码model1可以复现出ppt中的87.0%的准确率，但是model2直接使用代码中的超参在验证集上logical form完全匹配的准确率只能达到79.5%（5个epoch，阈值卡在0.9，评测方法就是在model1的conds的set中加入cond_value），因为跟您ppt中85.37%的准确率有一定差距，并且代码中阈值是卡在0.995。所以想跟您请教是我实验做的有问题还是model2需要继续调参或者加上后处理才能达到比较好的效果。