deeplearning4j中的ParagraphVectors

Question

我是一个使用deeplearning4j的新手。我在一个包括标记和未标记数据的数据集上运行段落向量分类器，并得到了一个结果。当我使用相同的配置在相同的数据集上再次运行它时，我会得到另一个结果！新的结果与之前的结果很接近，但为什么它产生的结果略有不同？！我所说的略有不同的结果就像在第一次运行时，它检测到两个测试样本并将其分配给我们拥有的第一个类，而在第二次运行中，它将这两个样本或可能其中之一分配给另一个类。通常只有一两个或三个样本会发生这种情况。也许我需要提前通知你们，我们有三个类，它们都与癌症类型的疾病有关。任何提示/帮助/建议都将不胜感激。

我使用下面这样的配置：

paragraphVectors = new ParagraphVectors.Builder()
.learningRate(0.2)
.minLearningRate(0.001)
.windowSize(2)
.iterations(3)
.batchSize(500)
.workers(4)
.stopWords(stopWords())
.minWordFrequency(10)
.layerSize(100)
.epochs(1)
.iterate(iterator)
.trainWordVectors(true)
.tokenizerFactory(tokenizerFactory)
.build();

Answer 1

问题原来是记号赋予器的错误输入。