output_dim:该参数的理解要从Embedding方法的作用角度理解:Turns positive integers (indexes) into dense vectors of fixed size——将正整数转换为固定size大小的稠密向量,其中,该固定size即是output_dim的值;稠密向量的概念是相对于one-hot编码的非1即0的稀疏向量形式,稠密向量中各个位置的值是可训练的参数。因此...
embedding是一种将高维稀疏数据转换为低维稠密向量的技术,广泛应用于自然语言处理、推荐系统等领域。在embedding过程中,关键参数包括嵌入向量维度(embedding dimension)、词汇表大小(vocab size)、学习率(learning rate)等,这些参数的设置将直接影响embedding的质量和模型的性能。 二、embedding参数设置策略及其优缺点 嵌入向...
一般来说,我们将某个场景的样本feed到一个模型中进行训练,梯度回传后会更新MLP和Embedding的参数。但是在预测时,对于不同的用户、群组或样本来说,都使用同一套参数进行预测。以用户活跃度为例,不同活跃度的用户在ctr和age分布是不同的,如果使用同一套参数预测,可能无法捕获各个群组的个性化信息。 不同活跃度的...
学习记录基于Tensorflow的教程一 电影评论文本分类① tf.keras.layers.Embedding1 embedding的input_dim和output_dim、input_length参数 Emdedding方法的参数解释:batch_size不需要多说,所有设计它的计算都从“加速模型参数更新”的角度思考。input_dim:它的值代表一个界限,一个输入矩阵[batch_si embedding层参数 tensorfl...
-embedding参数 "embedding" 参数通常用于机器学习和自然语言处理中。在这些领域中,"embedding" 是指将高维数据转换为低维空间的技术,以便更好地表示数据的特征和相似性。 在深度学习中,"embedding" 通常指词嵌入(word embedding),它是将单词或短语映射到实数向量的过程。这种技术在自然语言处理任务中被广泛应用,例如...
默认情况下,如果我们没有为weight参数提供值,nn.Embedding层将使用随机初始化来生成嵌入矩阵的权重。随机初始化方法是在指定范围内(通常是[-1, 1]或[-0.5, 0.5])随机抽取数值来填充嵌入矩阵的每个元素。 例如,如果我们有一个包含10000个单词的词汇表,并且我们想要为每个单词生成一个50维的嵌入向量,我们可以使用以...
就上述的Word2Vec中的demo而言,它的单词表大小为1000,词向量的维度为300,所以Embedding的参数 input_dim=10000,output_dim=300 回到最初的问题:嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量,如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]] 举个栗子:假如单词表的大小为1000,词向量维度为2,经单词频数统计后...
实验表明，Colossal-AI 仅需在 GPU 中保留 1% 的嵌入参数，仍能保持优秀的端到端训练速度。相比 PyTorch 其他方案，显存需求降低一个数量级，单块显卡即可训练 TB 级推荐模型。成本优势显著，例如仅需 5GB 显存即可训练占据 91GB 空间 Embedding Bag 的 DLRM，训练硬件成本从两张约 20 万元的 A100，降低百倍至仅...
没错，只需要对激活的emb参数加上正则化loss即可！emb_reg=alpha*tf.reduce_sum(tf.square(emb))tf....