seq2seq时序调参

在seq2seq模型中，时序调参是非常重要的一步。其中包括以下几个方面：

1. batch_size：batch_size的大小会影响模型的训练速度和内存占用情况。通常情况下，batch_size越大，训练速度越快，但是内存占用也会越高。因此需要根据实际情况进行调整。

2. 学习率：学习率是控制模型参数更新的速度，过大或过小都会影响模型的收敛速度和效果。通常情况下，可以先设置一个较大的学习率，然后逐渐减小，直到模型收敛。

3. epoch数：epoch数是指模型需要遍历整个训练集的次数。通常情况下，epoch数越大，模型的效果会越好，但是也会增加训练时间。因此需要根据实际情况进行调整。

4. 模型结构：模型结构的选择也会影响模型的效果。例如，在seq2seq模型中，可以选择不同的编码器和解码器结构，或者使用注意力机制等技术来提升模型效果。

5. 正则化：正则化技术可以帮助防止模型过拟合。例如，可以使用dropout技术来随机丢弃一些神经元，或者使用L1/L2正则化来限制模型参数的大小。