使用了深度学习中的深度结构,如神经网络,来捕捉更复杂的特征交互。 使用了FTRL算法作为优化器,它结合了在线学习和参数更新的优点,适合大规模数据和高维度特征空间。 WideDeep的网络架构剖析及搭建 WideDeep网络是由两部分组成,一部分是Wide模块,另一部分是Deep模块。其中Wide部分是一个广义线性模型(下图中左侧部分,已...
一、TensorFlow中的优化器 tf.train.GradientDescentOptimizer:梯度下降算法 tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.MomentumOptimizer:动量梯度下降算法 tf.train.AdamOptimizer:自适应矩估计优化算法 tf.train.RMSPropOptimizer tf.train.AdagradDAOptimizer tf.train.FtrlOptimizer tf.train.ProximalG...
wide&deep只是一种架构,可根据具体业务改,如某些特征不适合wide和deep,而是使用FM时,则将经过FM的特征和wide deep段的output进行拼接。 wide和deep模型的联合训练是通过使用小批量随机优化同时将输出的梯度反向传播到模型的wide和deep部分来完成的。 在实验中,我们使用带L1正则的FTRL算法作为wide部分的优化器,AdaGrad作...
tf.train.RMSPropOptimizer() tf.train.FtrlOptimizer() tf.train.MomentumOptimizer() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。 一般出现在预测的最后一层。 我们看一个例子 # 训练,隐藏层直接是全连接层 def mnist_train...
SGDMomentum(放坡)AdaGrad(不好走的鞋子)RMSProp(放坡+不好走的鞋)Adam(改进RMSProp) tf.train. GradientDescentOptimizer AdadeltOptimizer AdagradOptimizer MomentumOptimizer AdamOptimizer FtrlOptimizer 004-3-Optimizer优化器 momentum, 随着梯度变的稀疏,Adam比RMSprop效果会好。 整体来讲,Adam是最好的选择。 很多论文...
常用的优化器主要有: Optimizer GradientDescentOptimizer AdadeltaOptimizer AdagradOptimizer AdagradDAOptimizer MomentumOptimizer AdamOptimizer FtrlOptimizer ProximalGradientDescentOptimizer ProximalAdagradOptimizer RMSPropOptimizer 然后建立一个损失函数,我们神经网络的目的就是使用损失函数使神经网络的训练loss越来越小。然后进...
优化算法:wide部分采用G家出产的FTRL优化算法(关于FTRL后面会单独写一篇博客),deep部分采用AdaGrad(关于AdaGrad参见本人的博客:深度学习中优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam)那么随之而来的2个问题:(a)两个不同的优化算法放在一起怎么优化?(b)为什么LR部分采用ftrl,而deep部分采用...