《表1 模型参数：集成学习在短文本分类中的应用研究》

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《集成学习在短文本分类中的应用研究》

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训练中的所有权重随机初始化为标准差为0.1的正态分布随机数，偏置项初始化为0.1。在实验中，采用Momentum优化方法来训练模型，丢弃率为0.3，学习率为0.1，学习率衰减系数为0.9，最小学习率为0.005，早停止（Early Stop）为30，词向量维度为200，批训练样本数为128。各模型中的参数如表1所示。Bagging集成方法如第3.1节中介绍。Stacking集成方法如第3.2节中介绍。