2021.03.16 화요일

• [x] 드로잉 0.5
• [x] 아침 명상
• [x] 독서 1 - 생각하게 하지 마
• [x] 운동 0.5
• [x] 공부 3 - text multiple label classification
  • [x] 실제 데이터로 학습시키기
• [x] 내일 계획 세우기
• [x] 저녁 명상

 

+ 수정: sgd는 표본이 적은 데이터에는 적합한 classifier는 아니다. 유사도는 더 높지만 결과를 보면 태깅이 엉망이다. 확률적 경사하강법은 퍼포먼스를 위해 랜덤으로 데이터를 추출하다보니 오차 범위가 커서 정확성이 떨어진다.

유사도는 조금 떨어지지만 linear svc 모델을 사용하면 훨씬 더 만족스러운 결과를 얻을 수 있다.