lstm调参之旅一：dim_proj–validFreq–saveFreq–maxlen–valid_batch_size–modal_costs–recyl_maxlen

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dim_proj：用于表征特征类型的数量
- validFreq：定义在进行多少次参数更新后执行验证误差计算
- saveFreq：在每次完成saveFreq次参数更新时进行模型参数保存，表示参数保存的频率
- maxlen：通常应与模态数目保持一致
- valid_batch_size：测试数据的批量大小，必须小于测试集的总样本数
- modal_costs：一个一维矩阵，其元素个数等于模态的数量

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 def train_lstm(

    
     dim_proj=72,  # word embeding dimension and LSTM number of hidden units.
    
     patience=15,  # Number of epoch to wait before early stop if no progress
    
     max_epochs=5000,  # The maximum number of epoch to run
    
     dispFreq=10,  # Display to stdout the training progress every N updates
    
     decay_c=0.,  # Weight decay fo

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