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基于Embedding的模型,比如FM和深度神经网络,通过为每个特征学习一个低纬稠密的Embeddding向量,可以泛化到历史数据中未出现的特征组合。但是,如果历史数据稀疏并且高秩(high-rank),则很难学习到有效的embedding表示。 本文我们提出Wide&Deep学习框架,实现记忆与泛化的结合。本文的主要贡献有: Wide & Deep框架,同时训练前...
知识蒸馏:通过采用预先训练好的复杂模型(teacher model)的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络(student model) 紧凑网络设计(compact network design):挤压设计与扩张设计 滤波器级别的剪枝(pruning):在训练时使用稀疏约束(加入权重的稀疏正则项,引导模型的大部分权重趋向于0).完成训练后,剪去滤波器上的这些0,优...
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