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@@ -8,34 +8,34 @@ tags:
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- sentence-similarity
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- feature-extraction
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- generated_from_trainer
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-- dataset_size:616789
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+- dataset_size:588644
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- loss:CosineSimilarityLoss
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widget:
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-- source_sentence: 我们到现在没有水啊
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+- source_sentence: 我这水表冻裂了，寻思换一个多钱啊
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sentences:
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- - 水表怎么安装和更换？
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- - 阀门问题
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- - 维修人员什么时候能到
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-- source_sentence: 我家水欠费给我停了，我都缴费好几天了不给供水啊
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+ - 需本人到供水公司，携带“用户申请报停审批表”进行办理。
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+ - 供水营业厅缴费地址：一、供水客户服务中心：会展中心道东光复西路790号。 二、佳东供水收费厅:长胜路与光复路交叉口长胜街85号。三、九小供水收费厅：第九小区大门西侧路北兴城胡同128号。四、行政服务中心一楼：长安路西段820号
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+ - 线上报装登录佳木斯供水公众号， 点击“报装申请”，提交后，工作人员会在24小时内联系您。线下报装需本人到供水公司申请，居民用户携带本人身份证复印件和房照复印件，非居民用户携带营业执照复印件、法人复印件及公章。
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+- source_sentence: 申请安装自来水需要哪些具体条件？
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sentences:
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- - 我家漏水了
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- - 再见
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- 怎么停水了？
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-- source_sentence: 谢谢再见
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+ - 您可以登录微信公众号佳木斯供水，进入主页面绑定用户信息后缴费，或者微信小程序中缴费页面输入用户编号进行缴费。或者也可以在支付宝生活缴费页面输入用户编号进行缴费。
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+ - 不是
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+- source_sentence: 咱家水表不好使，屋里头水都关了，不用水，它自己走
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sentences:
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- - 水表坏了
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- - 维修人员什么时候能到
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+ - 缴水费后需要联系抄表员后，24小时内给水。
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+ - 您可以登录微信公众号佳木斯供水，进入主页面绑定用户信息后缴费，或者微信小程序中缴费页面输入用户编号进行缴费。或者也可以在支付宝生活缴费页面输入用户编号进行缴费。
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- 怎么停水了？
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-- source_sentence: 之前停水报修了也没查出来，再来人看看呗
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+- source_sentence: 我想咨询个事儿，我家交水费这个名，后面有一个字错了，怎么改一下子
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sentences:
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- - 水表坏了
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+ - 怎么停水了？
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- 我家漏水了
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- - 线上报装登录佳木斯供水公众号， 点击“报装申请”，提交后，工作人员会在24小时内联系您。线下报装需本人到供水公司申请，居民用户携带本人身份证复印件和房照复印件，非居民用户携带营业执照复印件、法人复印件及公章。
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-- source_sentence: 报停水，怎么处理？
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+ - 缴水费后需要联系抄表员后，24小时内给水。
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+- source_sentence: 我家厨房的管可能冻了，没有水
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sentences:
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- 怎么停水了？
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- - 阀门问题
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- - 怎么停水了？
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+ - 您可以登录微信公众号佳木斯供水，进入主页面绑定用户信息后缴费，或者微信小程序中缴费页面输入用户编号进行缴费。或者也可以在支付宝生活缴费页面输入用户编号进行缴费。
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+ - 水表坏了
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---
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# SentenceTransformer
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@@ -87,9 +87,9 @@ from sentence_transformers import SentenceTransformer
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model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
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# Run inference
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sentences = [
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- '报停水，怎么处理？',
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+ '我家厨房的管可能冻了，没有水',
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|
'怎么停水了？',
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|
- '阀门问题',
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|
+ '水表坏了',
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|
]
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embeddings = model.encode(sentences)
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|
print(embeddings.shape)
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@@ -144,19 +144,19 @@ You can finetune this model on your own dataset.
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#### Unnamed Dataset
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-* Size: 616,789 training samples
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+* Size: 588,644 training samples
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* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
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* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
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- | | sentence_0 | sentence_1 | label |
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- |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------|
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- | type | string | string | float |
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- | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 14.84 tokens</li><li>max: 47 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 20.31 tokens</li><li>max: 107 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.3</li><li>mean: 0.3</li><li>max: 0.7</li></ul> |
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+ | | sentence_0 | sentence_1 | label |
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+ |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------|
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|
+ | type | string | string | float |
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+ | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 14.9 tokens</li><li>max: 57 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 23.63 tokens</li><li>max: 107 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.3</li><li>mean: 0.3</li><li>max: 0.7</li></ul> |
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* Samples:
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- | sentence_0 | sentence_1 | label |
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- |:-------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
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- | <code>自来水报装的窗口办理流程是怎样的？</code> | <code>怎么停水了？</code> | <code>0.3</code> |
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- | <code>那个人工客服呢</code> | <code>您可以登录微信公众号佳木斯供水，进入主页面绑定用户信息后缴费，或者微信小程序中缴费页面输入用户编号进行缴费。或者也可以在支付宝生活缴费页面输入用户编号进行缴费。</code> | <code>0.3</code> |
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|
- | <code>你们上班时间是什么时候</code> | <code>怎么停水了？</code> | <code>0.3</code> |
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+ | sentence_0 | sentence_1 | label |
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+ |:---------------------------------------|:--------------------|:-----------------|
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+ | <code>我想问一下我家，三号楼五单元，为什么那个停水啊？</code> | <code>阀门问题</code> | <code>0.3</code> |
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+ | <code>你好，刚才我打电话了，那个用户更名都用什么证件呢？</code> | <code>怎么停水了？</code> | <code>0.3</code> |
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|
|
+ | <code>再说一下</code> | <code>怎么停水了？</code> | <code>0.3</code> |
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|
* Loss: [<code>CosineSimilarityLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters:
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|
```json
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|
{
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|
@@ -294,237 +294,226 @@ You can finetune this model on your own dataset.
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| Epoch | Step | Training Loss |
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|
|:------:|:------:|:-------------:|
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-| 0.0130 | 500 | 0.2128 |
|
|
|
-| 0.0259 | 1000 | 0.1824 |
|
|
|
-| 0.0389 | 1500 | 0.1326 |
|
|
|
-| 0.0519 | 2000 | 0.0781 |
|
|
|
-| 0.0649 | 2500 | 0.0334 |
|
|
|
-| 0.0778 | 3000 | 0.0146 |
|
|
|
-| 0.0908 | 3500 | 0.0085 |
|
|
|
-| 0.1038 | 4000 | 0.0058 |
|
|
|
-| 0.1167 | 4500 | 0.0045 |
|
|
|
-| 0.1297 | 5000 | 0.0038 |
|
|
|
-| 0.1427 | 5500 | 0.0034 |
|
|
|
-| 0.1556 | 6000 | 0.0029 |
|
|
|
-| 0.1686 | 6500 | 0.0027 |
|
|
|
-| 0.1816 | 7000 | 0.0026 |
|
|
|
-| 0.1946 | 7500 | 0.0025 |
|
|
|
-| 0.2075 | 8000 | 0.0023 |
|
|
|
-| 0.2205 | 8500 | 0.0023 |
|
|
|
-| 0.2335 | 9000 | 0.0021 |
|
|
|
-| 0.2464 | 9500 | 0.0021 |
|
|
|
-| 0.2594 | 10000 | 0.0019 |
|
|
|
-| 0.2724 | 10500 | 0.0018 |
|
|
|
-| 0.2853 | 11000 | 0.0018 |
|
|
|
-| 0.2983 | 11500 | 0.0017 |
|
|
|
-| 0.3113 | 12000 | 0.0016 |
|
|
|
-| 0.3243 | 12500 | 0.0015 |
|
|
|
-| 0.3372 | 13000 | 0.0014 |
|
|
|
-| 0.3502 | 13500 | 0.0015 |
|
|
|
-| 0.3632 | 14000 | 0.0016 |
|
|
|
-| 0.3761 | 14500 | 0.0016 |
|
|
|
-| 0.3891 | 15000 | 0.0013 |
|
|
|
-| 0.4021 | 15500 | 0.0014 |
|
|
|
-| 0.4150 | 16000 | 0.0013 |
|
|
|
-| 0.4280 | 16500 | 0.0013 |
|
|
|
-| 0.4410 | 17000 | 0.0012 |
|
|
|
-| 0.4540 | 17500 | 0.0013 |
|
|
|
-| 0.4669 | 18000 | 0.0013 |
|
|
|
-| 0.4799 | 18500 | 0.001 |
|
|
|
-| 0.4929 | 19000 | 0.0011 |
|
|
|
-| 0.5058 | 19500 | 0.001 |
|
|
|
-| 0.5188 | 20000 | 0.0009 |
|
|
|
-| 0.5318 | 20500 | 0.0009 |
|
|
|
-| 0.5447 | 21000 | 0.001 |
|
|
|
-| 0.5577 | 21500 | 0.0008 |
|
|
|
-| 0.5707 | 22000 | 0.0012 |
|
|
|
-| 0.5837 | 22500 | 0.0009 |
|
|
|
-| 0.5966 | 23000 | 0.0008 |
|
|
|
-| 0.6096 | 23500 | 0.0009 |
|
|
|
-| 0.6226 | 24000 | 0.0009 |
|
|
|
-| 0.6355 | 24500 | 0.0009 |
|
|
|
-| 0.6485 | 25000 | 0.0009 |
|
|
|
-| 0.6615 | 25500 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.6744 | 26000 | 0.0008 |
|
|
|
-| 0.6874 | 26500 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.7004 | 27000 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.7134 | 27500 | 0.0008 |
|
|
|
-| 0.7263 | 28000 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.7393 | 28500 | 0.0008 |
|
|
|
-| 0.7523 | 29000 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.7652 | 29500 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.7782 | 30000 | 0.0006 |
|
|
|
-| 0.7912 | 30500 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.8042 | 31000 | 0.0008 |
|
|
|
-| 0.8171 | 31500 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.8301 | 32000 | 0.0006 |
|
|
|
-| 0.8431 | 32500 | 0.0006 |
|
|
|
-| 0.8560 | 33000 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.8690 | 33500 | 0.0006 |
|
|
|
-| 0.8820 | 34000 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.8949 | 34500 | 0.0005 |
|
|
|
-| 0.9079 | 35000 | 0.0005 |
|
|
|
-| 0.9209 | 35500 | 0.0007 |
|
|
|
-| 0.9339 | 36000 | 0.0006 |
|
|
|
-| 0.9468 | 36500 | 0.0006 |
|
|
|
-| 0.9598 | 37000 | 0.0006 |
|
|
|
-| 0.9728 | 37500 | 0.0005 |
|
|
|
-| 0.9857 | 38000 | 0.0005 |
|
|
|
-| 0.9987 | 38500 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.0117 | 39000 | 0.0006 |
|
|
|
-| 1.0246 | 39500 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.0376 | 40000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.0506 | 40500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.0636 | 41000 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.0765 | 41500 | 0.0006 |
|
|
|
-| 1.0895 | 42000 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.1025 | 42500 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.1154 | 43000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.1284 | 43500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.1414 | 44000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.1543 | 44500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.1673 | 45000 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.1803 | 45500 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.1933 | 46000 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.2062 | 46500 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.2192 | 47000 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.2322 | 47500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.2451 | 48000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.2581 | 48500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.2711 | 49000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.2840 | 49500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.2970 | 50000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.3100 | 50500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.3230 | 51000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.3359 | 51500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.3489 | 52000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.3619 | 52500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.3748 | 53000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.3878 | 53500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.4008 | 54000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.4137 | 54500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.4267 | 55000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.4397 | 55500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.4527 | 56000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.4656 | 56500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.4786 | 57000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.4916 | 57500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.5045 | 58000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.5175 | 58500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.5305 | 59000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.5435 | 59500 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.5564 | 60000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.5694 | 60500 | 0.0005 |
|
|
|
-| 1.5824 | 61000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.5953 | 61500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.6083 | 62000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.6213 | 62500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.6342 | 63000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.6472 | 63500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.6602 | 64000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.6732 | 64500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.6861 | 65000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.6991 | 65500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.7121 | 66000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.7250 | 66500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.7380 | 67000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.7510 | 67500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.7639 | 68000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.7769 | 68500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.7899 | 69000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.8029 | 69500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.8158 | 70000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.8288 | 70500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.8418 | 71000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.8547 | 71500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.8677 | 72000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.8807 | 72500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.8936 | 73000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.9066 | 73500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.9196 | 74000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 1.9326 | 74500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.9455 | 75000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.9585 | 75500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.9715 | 76000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 1.9844 | 76500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 1.9974 | 77000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.0104 | 77500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.0233 | 78000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.0363 | 78500 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.0493 | 79000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.0623 | 79500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.0752 | 80000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.0882 | 80500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.1012 | 81000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.1141 | 81500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.1271 | 82000 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.1401 | 82500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.1530 | 83000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.1660 | 83500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.1790 | 84000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.1920 | 84500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.2049 | 85000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.2179 | 85500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.2309 | 86000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.2438 | 86500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.2568 | 87000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.2698 | 87500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.2827 | 88000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.2957 | 88500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.3087 | 89000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.3217 | 89500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.3346 | 90000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.3476 | 90500 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.3606 | 91000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.3735 | 91500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.3865 | 92000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.3995 | 92500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.4125 | 93000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.4254 | 93500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.4384 | 94000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.4514 | 94500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.4643 | 95000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.4773 | 95500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.4903 | 96000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.5032 | 96500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.5162 | 97000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.5292 | 97500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.5422 | 98000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.5551 | 98500 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.5681 | 99000 | 0.0004 |
|
|
|
-| 2.5811 | 99500 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.5940 | 100000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.6070 | 100500 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.6200 | 101000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.6329 | 101500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.6459 | 102000 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.6589 | 102500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.6719 | 103000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.6848 | 103500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.6978 | 104000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.7108 | 104500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.7237 | 105000 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.7367 | 105500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.7497 | 106000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.7626 | 106500 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.7756 | 107000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.7886 | 107500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.8016 | 108000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.8145 | 108500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.8275 | 109000 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.8405 | 109500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.8534 | 110000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.8664 | 110500 | 0.0003 |
|
|
|
-| 2.8794 | 111000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.8923 | 111500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.9053 | 112000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.9183 | 112500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.9313 | 113000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.9442 | 113500 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.9572 | 114000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.9702 | 114500 | 0.0001 |
|
|
|
-| 2.9831 | 115000 | 0.0002 |
|
|
|
-| 2.9961 | 115500 | 0.0002 |
|
|
|
+| 0.0136 | 500 | 0.21 |
|
|
|
+| 0.0272 | 1000 | 0.1795 |
|
|
|
+| 0.0408 | 1500 | 0.1296 |
|
|
|
+| 0.0544 | 2000 | 0.0749 |
|
|
|
+| 0.0680 | 2500 | 0.0312 |
|
|
|
+| 0.0815 | 3000 | 0.0137 |
|
|
|
+| 0.0951 | 3500 | 0.0079 |
|
|
|
+| 0.1087 | 4000 | 0.0057 |
|
|
|
+| 0.1223 | 4500 | 0.0042 |
|
|
|
+| 0.1359 | 5000 | 0.0038 |
|
|
|
+| 0.1495 | 5500 | 0.0033 |
|
|
|
+| 0.1631 | 6000 | 0.0029 |
|
|
|
+| 0.1767 | 6500 | 0.0028 |
|
|
|
+| 0.1903 | 7000 | 0.0026 |
|
|
|
+| 0.2039 | 7500 | 0.0024 |
|
|
|
+| 0.2174 | 8000 | 0.0022 |
|
|
|
+| 0.2310 | 8500 | 0.0019 |
|
|
|
+| 0.2446 | 9000 | 0.0019 |
|
|
|
+| 0.2582 | 9500 | 0.002 |
|
|
|
+| 0.2718 | 10000 | 0.0019 |
|
|
|
+| 0.2854 | 10500 | 0.0019 |
|
|
|
+| 0.2990 | 11000 | 0.0017 |
|
|
|
+| 0.3126 | 11500 | 0.0016 |
|
|
|
+| 0.3262 | 12000 | 0.0016 |
|
|
|
+| 0.3398 | 12500 | 0.0016 |
|
|
|
+| 0.3533 | 13000 | 0.0015 |
|
|
|
+| 0.3669 | 13500 | 0.0014 |
|
|
|
+| 0.3805 | 14000 | 0.0013 |
|
|
|
+| 0.3941 | 14500 | 0.0015 |
|
|
|
+| 0.4077 | 15000 | 0.0014 |
|
|
|
+| 0.4213 | 15500 | 0.0012 |
|
|
|
+| 0.4349 | 16000 | 0.0013 |
|
|
|
+| 0.4485 | 16500 | 0.0012 |
|
|
|
+| 0.4621 | 17000 | 0.0013 |
|
|
|
+| 0.4757 | 17500 | 0.0012 |
|
|
|
+| 0.4893 | 18000 | 0.0011 |
|
|
|
+| 0.5028 | 18500 | 0.0011 |
|
|
|
+| 0.5164 | 19000 | 0.0011 |
|
|
|
+| 0.5300 | 19500 | 0.0012 |
|
|
|
+| 0.5436 | 20000 | 0.001 |
|
|
|
+| 0.5572 | 20500 | 0.0012 |
|
|
|
+| 0.5708 | 21000 | 0.0009 |
|
|
|
+| 0.5844 | 21500 | 0.0009 |
|
|
|
+| 0.5980 | 22000 | 0.0008 |
|
|
|
+| 0.6116 | 22500 | 0.0009 |
|
|
|
+| 0.6252 | 23000 | 0.0009 |
|
|
|
+| 0.6387 | 23500 | 0.0008 |
|
|
|
+| 0.6523 | 24000 | 0.0007 |
|
|
|
+| 0.6659 | 24500 | 0.0008 |
|
|
|
+| 0.6795 | 25000 | 0.0009 |
|
|
|
+| 0.6931 | 25500 | 0.0007 |
|
|
|
+| 0.7067 | 26000 | 0.0008 |
|
|
|
+| 0.7203 | 26500 | 0.0008 |
|
|
|
+| 0.7339 | 27000 | 0.0007 |
|
|
|
+| 0.7475 | 27500 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.7611 | 28000 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.7746 | 28500 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.7882 | 29000 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.8018 | 29500 | 0.0007 |
|
|
|
+| 0.8154 | 30000 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.8290 | 30500 | 0.0007 |
|
|
|
+| 0.8426 | 31000 | 0.0007 |
|
|
|
+| 0.8562 | 31500 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.8698 | 32000 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.8834 | 32500 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.8970 | 33000 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.9105 | 33500 | 0.0007 |
|
|
|
+| 0.9241 | 34000 | 0.0005 |
|
|
|
+| 0.9377 | 34500 | 0.0007 |
|
|
|
+| 0.9513 | 35000 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.9649 | 35500 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.9785 | 36000 | 0.0006 |
|
|
|
+| 0.9921 | 36500 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.0057 | 37000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.0193 | 37500 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.0329 | 38000 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.0465 | 38500 | 0.0006 |
|
|
|
+| 1.0600 | 39000 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.0736 | 39500 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.0872 | 40000 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.1008 | 40500 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.1144 | 41000 | 0.0006 |
|
|
|
+| 1.1280 | 41500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.1416 | 42000 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.1552 | 42500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.1688 | 43000 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.1824 | 43500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.1959 | 44000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.2095 | 44500 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.2231 | 45000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.2367 | 45500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.2503 | 46000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.2639 | 46500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.2775 | 47000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.2911 | 47500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.3047 | 48000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.3183 | 48500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.3318 | 49000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.3454 | 49500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.3590 | 50000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.3726 | 50500 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.3862 | 51000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.3998 | 51500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.4134 | 52000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.4270 | 52500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.4406 | 53000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.4542 | 53500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.4678 | 54000 | 0.0005 |
|
|
|
+| 1.4813 | 54500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.4949 | 55000 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.5085 | 55500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.5221 | 56000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.5357 | 56500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.5493 | 57000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.5629 | 57500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.5765 | 58000 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.5901 | 58500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.6037 | 59000 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.6172 | 59500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.6308 | 60000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.6444 | 60500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.6580 | 61000 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.6716 | 61500 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.6852 | 62000 | 0.0004 |
|
|
|
+| 1.6988 | 62500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.7124 | 63000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.7260 | 63500 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.7396 | 64000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.7531 | 64500 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.7667 | 65000 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.7803 | 65500 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.7939 | 66000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.8075 | 66500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.8211 | 67000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.8347 | 67500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.8483 | 68000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.8619 | 68500 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.8755 | 69000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.8890 | 69500 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.9026 | 70000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.9162 | 70500 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.9298 | 71000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.9434 | 71500 | 0.0002 |
|
|
|
+| 1.9570 | 72000 | 0.0003 |
|
|
|
+| 1.9706 | 72500 | 0.0003 |
|
|
|
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+| 1.9978 | 73500 | 0.0002 |
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</details>
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