Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/8/swift/19.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

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Neural network 窗口如何影响跳转程序的准确性？

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我想知道skip gram模型的窗口大小如何影响单词嵌入中预测相似单词的准确性。在什么情况下准确度会下降和上升

谢谢

当训练过程试图逐步提高模型对中心目标词的相对激活度时，在输入附近的词后，在训练过程中不会评估准确的预测精度，精度较高的模型也不一定比精度较低的模型“更好”

对于创建具有有用相对排列的词向量集来说，像预测中心词一样进行的训练非常有用

所以，对于word2vec的大多数用法，您的问题实际上并不相关。您不应选择导致word2vec内部培训任务达到最佳准确性的
窗口
值；您应该选择一个
窗口
，该窗口为您正在考虑的任何下游用途提供最佳的词向量

（如果出于学术/好奇心的原因，您需要知道问题的答案，那么您需要运行一个实验：尝试许多
窗口
值，然后让模型预测单词，并比较准确度。不过，请注意，许多word2vec实现甚至没有为单个单词预测提供API，因为这是不需要的用于培训或大多数下游用途。）