上节课当中，我们把模型放到 Kaggle 上，用他的免费 GPU 资源进行了训练，等他跑完之后呢，就可以把缓存的模型文件下载下来，然后做模型测试了。

但是，我课后发现了两小问题，我们先来看一下，修复前后两个版本的模型效果。version1: 0.8，version2: 0.98。

问题一：冻结 Bert 参数，词向量无法更新，导致Bert的优势发挥不出来 

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问题二：sigmoid 加在 linear 层，导致输出结果差异变小 

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同时呢，有同学反馈说，之前的几个项目课里面，测试的代码是怎么来的，这块没太讲清楚。所以接下来，我给大家演示一下，这个修改的过程。其实很简单，就是从训练的文件复制过来的，稍微修改一下就可以了。

代码示例

1、模型测试 

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过拟合问题

过拟合问题的常规解决方案，就是加Dropout，我做了如下修改： 

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加了之后的结果是，训练集准确率降低，但测试集的准确率也没有明显提升，所以 Dropout 的效果并不明显。

我猜测，问题可能出在数据集上，训练数据的句子太短，一个句子只有一个实体，强行拼凑是不得已的方案。实际项目中，用真实的数据，数据质量应该比这份数据集好。

另外，对于联合任务，准确率能达到0.7以上，就基本可以用于生产了，所以这个模型已达到可用程度。当然，大家如果有更好的方案，也麻烦跟我同步。

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