循环神经网络中困惑度(perplexity)
最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1;
最坏情况下，模型总是把标签类别的概率预测为0，此时困惑度为正⽆无穷;
基线情况下，模型总是预测所有类别的概率都相同，此时困惑度为类别个数
所以任何一个有效模型的困惑度必须小于类别个数
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