NNLM（Neural Network Language Model）是自然语言处理中的基础模型，其参数配置直接影响性能。以下是核心参数说明：
1. 嵌入维度（Embedding Dimension）
- 控制词向量和上下文向量的长度，常用值为100-300
- 📌 增大维度可提升表达能力，但会增加计算开销
2. 隐藏层大小（Hidden Layer Size）
- 决定模型的非线性表达能力，通常为嵌入维度的2-4倍
- 📌 层级设计需平衡拟合能力与过拟合风险
3. 学习率（Learning Rate）
- 推荐范围：0.01-0.1（需根据训练数据调整）
- 📌 使用学习率衰减策略可加速收敛
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4. 上下文窗口（Context Window）
- 定义模型关注的前后词数，影响语义捕捉能力
- 📌 建议从5-10开始尝试，逐步扩展
5. 激活函数（Activation Function）
- 常用选择：ReLU、Tanh、Sigmoid
- 📌 激活函数类型需与模型架构匹配
如需进一步了解参数调优实践，可访问模型调参指南获取案例分析。