【发布时间】：2018-11-04 02:46:33
【问题描述】：
我正在实现一个用于文本分类的神经网络模型。我在 RNN 和 lstm 神经网络上尝试不同的配置。
我的问题：如何比较这些配置，我应该使用训练集准确度、验证准确度还是测试集准确度来比较模型？
【问题讨论】：
标签： neural-network lstm text-classification rnn
【发布时间】：2018-11-04 02:46:33
【问题描述】：
我将解释我最终是如何比较我的不同 RNN 模型的。
首先，我使用我的 CPU 进行模型训练。这将确保我每次运行时都能获得相同的模型参数，因为众所周知，GPU 计算是不确定的。
其次，我每次运行都使用相同的 tf 种子。确保每次运行产生的随机变量是相同的。
最后，我使用我的验证准确性来优化我的超参数。每次运行我都会使用不同参数的组合，直到我选择验证准确度最高的模型作为我的最佳模型。
【讨论】：