"- commitując rozwiązanie proszę również umieścić rozwiązanie w pliku /run.py (czyli na szczycie katalogu). Można przekonwertować jupyter do pliku python przez File → Download as → Python. Rozwiązanie nie musi być w pythonie, może być w innym języku.\n",
"- zadania wykonujemy samodzielnie\n",
"- w nazwie commita podaj nr indeksu\n",
"- w tagach podaj **neural-network** oraz **bigram**!\n",
"- uwaga na specjalne znaki \\\\n w pliku 'in.tsv' oraz pierwsze kolumny pliku in.tsv (które należy usunąć)\n",
"- commitując rozwiązanie proszę również umieścić rozwiązanie w pliku /run.py (czyli na szczycie katalogu). Można przekonwertować jupyter do pliku python przez File → Download as → Python. Rozwiązanie nie musi być w pythonie, może być w innym języku.\n",
"- zadania wykonujemy samodzielnie\n",
"- w nazwie commita podaj nr indeksu\n",
"- w tagach podaj **neural-network** oraz **trigram**!\n",
"- uwaga na specjalne znaki \\\\n w pliku 'in.tsv' oraz pierwsze kolumny pliku in.tsv (które należy usunąć)\n",
"Dla lepszych wyników, można trenować model przez kilka epok.\n",
"\n",
"Zgodnie z dobra praktyką w uczeniu maszynowym należy monitorować wynik (tutaj perplexity) na zbiorze deweloperskim w trakcie uczenia.\n",
"\n",
"Kod z wykładu pokazuje jedynie wynik funkcji kosztu na zbiorze trenującym. Dla kompletnego rozwiązania warto zaimplementować monitorowanie kosztu dla zbioru deweloperskiego.\n",
"Przy każdym sprawdzaniu wyniku, należy sprawdzać czy obecny model jest najlepszy i jeżeli jest najlepszy to zapisywać jego stan najlepiej w postaci binarnej (może byc pickle) do pliku\n",
"\n",
"\n",
"Po zakończeniu trenowania należy wybrać model który uzyskuje najmniejszy wynik funkcji kosztu dla zbioru deweloperskiego i użyć go do wygenerowania odpowiedzi dla zbioru testowego."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![alt text](devsetppl.png)"
]
}
],
"metadata": {
"author": "Jakub Pokrywka",
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.3"
},
"subtitle": "0.Informacje na temat przedmiotu[ćwiczenia]",