本文整理汇总了Java中cc.mallet.fst.CRFTrainerByStochasticGradient类的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Java CRFTrainerByStochasticGradient类的具体用法?Java CRFTrainerByStochasticGradient怎么用?Java CRFTrainerByStochasticGradient使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的类代码示例或许可以为您提供帮助。
CRFTrainerByStochasticGradient类属于cc.mallet.fst包,在下文中一共展示了CRFTrainerByStochasticGradient类的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Java代码示例。
示例1: testTrainStochasticGradient
import cc.mallet.fst.CRFTrainerByStochasticGradient; //导入依赖的package包/类
public void testTrainStochasticGradient() {
Pipe p = makeSpacePredictionPipe();
Pipe p2 = new TestCRF2String();
InstanceList instances = new InstanceList(p);
instances.addThruPipe(new ArrayIterator(data));
InstanceList[] lists = instances.split(new double[] { .5, .5 });
CRF crf = new CRF(p, p2);
crf.addFullyConnectedStatesForLabels();
crf.setWeightsDimensionAsIn(lists[0], false);
CRFTrainerByStochasticGradient crft = new CRFTrainerByStochasticGradient(
crf, 0.0001);
System.out.println("Training Accuracy before training = "
+ crf.averageTokenAccuracy(lists[0]));
System.out.println("Testing Accuracy before training = "
+ crf.averageTokenAccuracy(lists[1]));
System.out.println("Training...");
// either fixed learning rate or selected on a sample
crft.setLearningRateByLikelihood(lists[0]);
// crft.setLearningRate(0.01);
crft.train(lists[0], 100);
crf.print();
System.out.println("Training Accuracy after training = "
+ crf.averageTokenAccuracy(lists[0]));
System.out.println("Testing Accuracy after training = "
+ crf.averageTokenAccuracy(lists[1]));
}
开发者ID:kostagiolasn,项目名称:NucleosomePatternClassifier,代码行数:28,代码来源:TestCRF.java
注:本文中的cc.mallet.fst.CRFTrainerByStochasticGradient类示例整理自Github/MSDocs等源码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。 |
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