3.2.2

config.py

@@ -20,15 +20,15 @@ KEEP_PROB = 1.0                         # Dropout保留概率（LR忽略，设
 
 # ==================== 训练相关 ====================
 LEARNING_RATE = 0.05                    # 学习率
-NUM_EPOCHS = 100                        # 训练轮数
+NUM_EPOCHS = 60                        # 训练轮数
 BATCH_SIZE = 64                         # 批次大小
 
 # ==================== 类别权重（解决数据不平衡问题）====================
 USE_CLASS_WEIGHT = True                 # True=启用类别权重, False=不启用（对比用）
 # 权重计算公式: n_samples / (n_classes * n_class_i)
 # 正面评论多所以权重小，负面评论少所以权重大
-CLASS_WEIGHT_POS = 0.73                # 正面类权重（自动计算）
+CLASS_WEIGHT_POS = 0.73               # 正面类权重（自动计算）
-CLASS_WEIGHT_NEG = 1.58                # 负面类权重（自动计算）
+CLASS_WEIGHT_NEG = 2.00                # 负面类权重（自动计算）
 
 # ==================== 实验相关 ====================
 RUN_COMPARISON = False                  # True=运行对比实验, False=运行单个模型