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Embedding训练总是过拟合？正则化系数怎么调与数据集多样性如何增强 词向量或实体向量在小型语料上训练时极易记住样本噪声，验证集准确率掉得比训练集还快。从底层看，Embedding矩阵自由度过高而监督信号稀疏，模型倾向把每个id映射到孤立点。直接加大L2惩罚可压缩参数幅度，但系数过大又会让向量趋近零向量失去表达力。更稳的做法是结合 dropout ... 栏目：图像处理 时间：08-14 embedding 正则化系数 数据增强
