carpedm20/variational-text-tensorflow

Bad performance in document classification

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#2 opened on 2017年1月12日

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説明

Hi Taehoon,

Thank you for sharing your implementation. Have you tried applying the NVDM model in some downstream tasks like document classification? I did not find such experiments in the original paper, so I did my own. After running your code on the 20 Newsgroups data set and training a simple classifier on learned document representations, I got a quite low accuracy (5% in my experiment). In addition, I found when I set max_iter too large, I got NaN errors when running the code.

Any help will be highly appreciated！

Thanks, Hugo

コントリビューターガイド

調査方針
分類精度の低下とNaNエラーの原因を調査します。NVDMモデルのトレーニングループ、ハイパーパラメータ（例：max iter）、20 Newsgroupsデータセットの前処理、および分類器の学習プロセスを確認してください。変分推論や再構成損失において表現が退化する可能性のある問題を探します。
技術スタック
pythontensorflow
領域
machine learning
Issue 種別
バグ
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
2
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-3時間
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
調査が必要
前提条件
PythonTensorFlowBasic NLP concepts
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
60