在spaCy中，可以使用spacy.util.fix_random_seed()方法設(shè)置隨機(jī)種子，來確保每次運(yùn)行模型時(shí)都會(huì)得到相同的結(jié)果。 還可以使用spacy.util.load_config()方法加載模型的配置文件，以便進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。
另外，spaCy還提供了幾種調(diào)優(yōu)技術(shù)，包括使用不同的優(yōu)化算法（如ADAM、SGD）、調(diào)整迭代次數(shù)、學(xué)習(xí)率和批次大小等?？梢試L試不同的參數(shù)組合，然后使用驗(yàn)證集來評(píng)估模型的性能。
此外，還可以使用spaCy的spacy train命令來進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。該命令允許您指定訓(xùn)練數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)、模型名稱、批次大小、迭代次數(shù)等參數(shù)，然后自動(dòng)進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估。
總的來說，對(duì)于spaCy的超參數(shù)調(diào)優(yōu)，可以嘗試不同的參數(shù)組合、使用不同的調(diào)優(yōu)技術(shù)，以及使用spacy train命令來進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)優(yōu)。
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