Facebook广告的LearningPhase都是在不断的训练算法模型，寻找完美的拟合曲线。一旦学习结束，算法就会寻找目...
当选出这个winning ad之后,我们可以从两个方面优化。 首先暂停其他广告投放,节约成本。 然后逐渐提高这个广告的预算,通常每次调整保持在15%~20%之间,否则FB算法可能会把它当作一个新广告来重新跑(重启learning phase)。 每次调整之后,不管有没有重启FB算法,让FB跑够至少24小时,稳定之后,再决定要不要进行新的调整。
当选出这个winning ad之后,我们可以从两个方面优化。 首先暂停其他广告投放,节约成本。 然后逐渐提高这个广告的预算,通常每次调整保持在15%~20%之间,否则FB算法可能会把它当作一个新广告来重新跑(重启learning phase)。 每次调整之后,不管有没有重启FB算法,让FB跑够至少24小时,稳定之后,再决定要不要进行新的调整。
当选出这个winning ad之后,我们可以从两个方面优化。 首先暂停其他广告投放,节约成本。 然后逐渐提高这个广告的预算,通常每次调整保持在15%~20%之间,否则FB算法可能会把它当作一个新广告来重新跑(重启learning phase)。 每次调整之后,不管有没有重启FB算法(但愿木有哈),让FB跑够至少24小时,稳定之后,再决定要不要...
20%之间，否则facebook算法可能会把它当作一个新广告来重新跑（重启learning phase）。
当选出这个winning ad之后,我们可以从两个方面优化。 首先暂停其他广告投放,节约成本。 然后逐渐提高这个广告的预算,通常每次调整保持在15%~20%之间,否则FB算法可能会把它当作一个新广告来重新跑(重启learning phase)。 每次调整之后,不管有没有重启FB算法,让FB跑够至少24小时,稳定之后,再决定要不要进行新的调整。
一、Learning Phase机器学习阶段优化测试在未来几周,Meta将针对广告管理工具中,机器学习阶段投放状态的几项改善展开测试。测试包括:● 快速学习期数据不足:一旦投放系统预测广告组无法按时退出学习阶段,广告组就会显示学习期数据不足的状态。● 新的学习期数据不足指南:学习期数据不足的广告组可能会收到更具体的操作建...
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该序列在IR_TFE中扫描多个phase(也就是多个不同的TI时间采集),得到不同反转时间TI的多种对比度图像。 图9:采集多个TI时间的图像 用户可以比较不同TI时间的时候,心肌组织是否信号最低,来选择输入哪一个TI值作为正常心肌组织的过零点。 图10:Look-locker扫描,得到多个不同反转...