你好，我在你的代碼基礎(chǔ)上做了調(diào)試邻薯，有一點(diǎn)不知是否合適的想法想向你請(qǐng)教。你之前發(fā)現(xiàn)沒有收斂，我猜想原因主要是因?yàn)镽eLU函數(shù)的輸出是[0, x]惶凝，但是最后合并后的特征值芽世，使用的是Sigmoid函數(shù)斜脂，Sigmoid函數(shù)的輸入范圍是[-1,+1]聋呢，于是導(dǎo)致了Deep部分計(jì)算的特征值丟失苗踪，所以可能無法收斂颠区。
推薦系統(tǒng)之Wide&Deep模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的是Google于2016年提出的Wide&Deep模型削锰，此模型的提出對(duì)業(yè)界產(chǎn)生了非常大的影響，不僅其本身成功地應(yīng)用在多家一線互聯(lián)網(wǎng)公司毕莱，而且其后續(xù)的改進(jìn)工作...
簡(jiǎn)介 本文是對(duì)Neural Collaborative Filtering[https://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf]這篇論文的一個(gè)簡(jiǎn)單概括器贩，...
@HaloZhang 好的颅夺。我再排查一下數(shù)據(jù)的問題。
推薦系統(tǒng)之Deep Crossing模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的Deep Crossing模型是由微軟研究院在論文《Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually C...
一共要訓(xùn)練30輪蛹稍。這是隨后兩輪吧黄。明顯已經(jīng)過擬合了。但Validating Loss就沒有下降過唆姐。
-------------------- Epoch 28 starts --------------------
Training Epoch: 28, Avg Loss: 0.000003
Validating, Avg loss: 0.083453
-------------------- Epoch 29 starts --------------------
Training Epoch: 29, Avg Loss: 0.000003
Validating, Avg loss: 0.084199
推薦系統(tǒng)之Deep Crossing模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的Deep Crossing模型是由微軟研究院在論文《Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually C...
我在你的代碼中加入了Validate數(shù)據(jù)集拗慨，用來驗(yàn)證泛化能力，發(fā)現(xiàn)使用Val數(shù)據(jù)集的Loss并沒有伴隨每輪訓(xùn)練而降低奉芦。不知道是算法問題還是代碼問題赵抢。請(qǐng)幫忙分析一下。另外我把Embedding層的維數(shù)從8改到了16声功。
推薦系統(tǒng)之Deep Crossing模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的Deep Crossing模型是由微軟研究院在論文《Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually C...
