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python - “alpha”和“start_alpha”之间的区别

问题描述

我想使用“gensim”训练一个 Word2Vec 模型。我想确定初始评分。但是，可以使用“alpha”和“start_alpha”参数来执行此操作。它们之间有什么区别？他们是一样的吗？

标签： pythongensimword2vec

解决方案

该参数alpha在构造函数中使用：

classgensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None, corpus_file=None, vector_size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001, seed=1, workers=3, min_alpha= 0.0001, sg=0, hs=0,negative=5, ns_exponent=0.75, cbow_mean=1, hashfxn=, epochs=5, null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000, compute_loss=False, 回调=（），评论=无，max_final_vocab=无）

而参数start_alpha用于训练方法：

训练（corpus_iterable=None，corpus_file=None，total_examples=None，total_words=None，epochs=None，start_alpha=None，end_alpha=None，word_count=0，queue_factor=2，report_delay=1.0，compute_loss=False，callbacks=() , **kwargs)

至于使用哪个：

start_alpha(float, optional) – 初始学习率。如果提供，则替换alpha从构造函数开始，对于此调用train(). 只有在多次调用 train() 时才使用，当您想自己管理 alpha 学习率时（不推荐）。

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