由此可见,AdaDelta算法的设计还是很巧妙的,我们在deep侧,选择了基于weight decay的AdaDelta优化器。 3、FTRL online learning 常见的梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法属于批学习batch方法,每次迭代都需要对全量训练样本重新学习一遍。当搜索推荐的体量高达上亿维度时,传统的batch方法效率太低。online learning在线学习可以解决...
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周莉莉:es_618MindSpore:master 周莉莉创建于 2024-06-21 16:31 克隆/下载 What type of PR is this? /kind feature What does this PR do / why do we need it: ES增加ftrl优化器配置 Which issue(s) this PR fixes: Fixes #SR.IR202404080002035.003 ...
下面是一个基于TensorFlow 2.0构建W&D模型,Wide侧使用FTRL优化器,Deep侧使用Adam优化器,并使用自定义训练循环进行训练的示例代码: importtensorflowastf fromtensorflow.keras.layersimportDense,Embedding,Concatenate fromtensorflow.keras.optimizersimportFtrl,Adam # 定义Wide侧模型 defbuild_wide_model(): input_wide=tf...
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