训练Stanford-NER-CRF，控制迭代次数和正则化(L1,L2)参数
Training Stanford-NER-CRF, control number of iterations and regularisation (L1,L2) parameters
我正在查看 StanfordNER documentation/FAQ，但找不到与指定训练中的最大迭代次数以及正则化参数 L1 和 L2 的值相关的任何内容。
看到一个回答建议设置，比如：
maxIterations=10
在属性文件中，但没有给出任何结果。
是否可以设置这些参数？
我不得不深入研究代码但找到了它，所以 StanfordNER 基本上支持许多不同的数值优化算法。通过查看
getMinimizer() 方法在 CRFClassifier.java 文件中。
我通过设置将我的属性文件配置为使用 Orthant-Wise 有限内存拟牛顿：
useOWLQN = true
L1-prior 可以设置为：
priorLambda = 10
一个有用的技巧是使用收敛公差参数 TOL，它在每次迭代时检查：|newest_val - previous_val| / |newestVal| < TOL，TOL 由以下因素控制：
tolerance = 0.01
另一个有用的参数是明确控制学习算法应该运行:
的最大迭代次数
maxQNItr = 100
我正在查看 StanfordNER documentation/FAQ，但找不到与指定训练中的最大迭代次数以及正则化参数 L1 和 L2 的值相关的任何内容。
看到一个回答建议设置，比如：
maxIterations=10
在属性文件中，但没有给出任何结果。
是否可以设置这些参数？
我不得不深入研究代码但找到了它，所以 StanfordNER 基本上支持许多不同的数值优化算法。通过查看
getMinimizer() 方法在 CRFClassifier.java 文件中。
我通过设置将我的属性文件配置为使用 Orthant-Wise 有限内存拟牛顿：
useOWLQN = true
L1-prior 可以设置为：
priorLambda = 10
一个有用的技巧是使用收敛公差参数 TOL，它在每次迭代时检查：|newest_val - previous_val| / |newestVal| < TOL，TOL 由以下因素控制：
tolerance = 0.01
另一个有用的参数是明确控制学习算法应该运行:
的最大迭代次数maxQNItr = 100