知识蒸馏:通过采用预先训练好的复杂模型(teacher model)的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络(student model) 紧凑网络设计(compact network design):挤压设计与扩张设计 滤波器级别的剪枝(pruning):在训练时使用稀疏约束(加入权重的稀疏正则项,引导模型的大部分权重趋向于0).完成训练后,剪去滤波器上的这些0,优...
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特征交叉的另一个局限是没法学习到历史数据中未曾出现的特征组合。 基于Embedding的模型,比如FM和深度神经网络,通过为每个特征学习一个低纬稠密的Embeddding向量,可以泛化到历史数据中未出现的特征组合。但是,如果历史数据稀疏并且高秩(high-rank),则很难学习到有效的embedding表示。 本文我们提出Wide&Deep学习框架,实现...
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