Cân trọng số loss

Ba phiên bản của mô hình hai đầu ra để dự đoán bảng chữ cái và ký tự mà bạn đã xây dựng trước đó đã được huấn luyện: model_a, model_b và model_c. Với cả ba, loss được định nghĩa như sau:

loss_alpha = criterion(outputs_alpha, labels_alpha)
loss_char = criterion(outputs_char, labels_char)
loss = ((1 - char_weight) * loss_alpha) + (char_weight * loss_char)

Tuy nhiên, mỗi mô hình trong ba mô hình được huấn luyện với một char_weight khác nhau: 0.1, 0.5 hoặc 0.9.

Hãy dùng hàm bạn đã định nghĩa ở bài trước, evaluate_model(), để kiểm tra độ chính xác của từng mô hình. char_weight nào đã được dùng để huấn luyện từng mô hình?