开发多线程并行打分机制,并将1个batch拆分成更小的批次并发计算 模型增量更新:每次前1个模型的参数作为新模型的初始化参数,然后优化参数并评估,确保没问题才会更新到模型服务器 python代码 """Created on Jan 20, 2024Updated on Jan 20, 2024model: wide and deep@author: Jin Wu"""# -*- coding: utf-8 ...
一般来说deep的one-hot特征维度不会很高不会太稀疏,deep的one-hot特征一般会加入embedding层,随模型一起训练从而得到更好的特征表示 3.联合训练 Wide和Deep两部分是一起训练,如果Wide特征非常稀疏,考虑L1正则化让模型参数稀疏,增加模型泛化性能和减少处理耗时 总的来说,WideAndDeep 就是一个广义的线性模型,加上一...
经典的W&D的模型如下面中间的图所示(左边的是wide部分, 也就是一个简单的线性模型, 右边是deep部分, 一个经典的DNN模型) 3.1 Wide部分 对于wide部分训练时候使用的优化器是带正则的FTRL算法(Follow-the-regularized-leader),我们可以把FTRL当作一个稀疏性很好,精度又不错的随机梯度下降方法, 该算法是非常注重模型...
Ensemble:两个模型分别独立训练,只在最终预测的时候才将两个模型结合计算;单个模型需要更大(比如进行特征转换)来保证结合后的准确率 Join trainging:在训练时,同时考虑wide部分和deep部分以及两个模型拼接起来的权重来同时优化所有的参数;wide部分可以通过少量的特征交叉来弥补deep部分的弱势 wide & deep的join training...
Wide and Deep模型实现 在PyTorch中实现Wide and Deep模型非常简单,我们只需要定义一个继承自nn.Module的类,并在forward方法中定义Wide和Deep部分的网络结构即可。 首先,我们需要导入必要的库: importtorchimporttorch.nnasnn 1. 2. 接下来,我们定义Wide and Deep模型的类,并在__init__方法中初始化网络结构: ...
Wide and deep模型是TensorFlow在2016年6月左右发布的一类用于分类和回归的模型,并应用到了Google Play的应用推荐中[1]。wide and deep模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力(memorization)和DNN模型的泛化能力(generalization),在训练过程中同时优化2个模型的参数,从而达到整体模型的预测能力最优。结合我们的产品应用场...
7.6什什么是wide&deep模型? 🚀 Exploring Wide & Deep Models 🧠 Wide(宽)部分是传统的LR模型(逻辑回归模型)。LR模型简单、快速,而且具有可解释性,它能够很好地拟合数据。但是,LR模型是线性模型,表达能力有限,泛化能力较弱,需要精心设计特征工程,尤其是需要创建交叉特征,才能达到良好的效果。📊 ...
Wide&Deep 左边是wide部分:简单线性模型:善于处理大量稀疏的id类特征。 右边是deep部分:经典的DNN模型:善于利用深层网络的特征交叉,挖掘特征背后的数据模式。 最后用一层逻辑回归,组合两部分。 2.1 Wide 部分 就是一个广义的线性模型: 输入的 包括原始特征和转换的特征,还有一些离散的id类特征,很巧的是Deep那边不...
著名的推荐模型Wide & deep就是出自这篇论文,这个模型因为实现简单,效果不俗而在各大公司广泛应用。因此它同样也可以认为是推荐领域的必读文章之一。 长文预警,建议先马后看。 摘要 在大规模特征的场景当中,我们通常(2016年之前)是使用将非线性特征应用在线性模型上的做法来实现的,使用这种方式,我们的输入会是一个...
光说不练假把式,Wide & Deep在推荐领域一度表现不俗,并且模型的实现也不复杂。我曾经使用Pytorch实现过一个简易版本,贴出来抛砖引玉给大家做一个参考。 import torch from torch import nn class WideAndDeep(nn.Module): def __init__(self, dense_dim=13, site_category_dim=24, app_category_dim=32)...