nlp - 训练 Stanford-NER-CRF，控制迭代次数和正则化（L1，L2）参数

Question

我正在查看 StanfordNER 文档/常见问题解答，但我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。

我看到了一个建议设置的答案，例如：

maxIterations=10

在属性文件中，但没有给出任何结果。

可以设置这些参数吗？

Answer 1

我不得不挖掘代码但找到了它，所以基本上 StanfordNER 支持许多不同的数值优化算法。getMinimizer()通过查看文件中的方法，可以看到哪些已实现并可用于训练 CRF CRFClassifier.java。

我通过设置将我的属性文件配置为使用 Orthant-Wise Limited-memory Quasi-Newton：

useOWLQN = true

L1-prior 可以设置为：

priorLambda = 10

一个有用的技巧是使用收敛容差参数 TOL，该参数在每次迭代时检查：|newest_val - previous_val| / |newestVal| < TOL，TOL由以下控制：

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