你好职车，我在你的代碼基礎(chǔ)上做了調(diào)試毁欣，有一點不知是否合適的想法想向你請教。你之前發(fā)現(xiàn)沒有收斂，我猜想原因主要是因為ReLU函數(shù)的輸出是[0, x]捻艳，但是最后合并后的特征值，使用的是Sigmoid函數(shù)，Sigmoid函數(shù)的輸入范圍是[-1,+1]厂画，于是導(dǎo)致了Deep部分計算的特征值丟失，所以可能無法收斂拷邢。
推薦系統(tǒng)之Wide&Deep模型原理以及代碼實踐簡介 本文要介紹的是Google于2016年提出的Wide&Deep模型袱院，此模型的提出對業(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)公司瞭稼，而且其后續(xù)的改進工作...
簡介 本文是對Neural Collaborative Filtering[https://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf]這篇論文的一個簡單概括忽洛，...
@HaloZhang 好的。我再排查一下數(shù)據(jù)的問題环肘。
推薦系統(tǒng)之Deep Crossing模型原理以及代碼實踐簡介 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輪欲虚。這是隨后兩輪。明顯已經(jīng)過擬合了悔雹。但Validating Loss就沒有下降過复哆。
-------------------- 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踐簡介 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，用來驗證泛化能力荠商，發(fā)現(xiàn)使用Val數(shù)據(jù)集的Loss并沒有伴隨每輪訓(xùn)練而降低寂恬。不知道是算法問題還是代碼問題。請幫忙分析一下莱没。另外我把Embedding層的維數(shù)從8改到了16初肉。
推薦系統(tǒng)之Deep Crossing模型原理以及代碼實踐簡介 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...
