歡迎大家前往騰訊雲+社區,獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文由鵝廠優文發表於雲+社區專欄 [一、前言](javascript:😉 二、深度學習模型 [1. Factorization-machine(FM)](javascript:😉 [FM ...
前言:我在github上創建了一個新的repo:PaddleAI, 准備用Paddle做的一系列有趣又實用的案例,所有的案例都會上傳數據代碼和預訓練模型,下載后可以在 s內上手,跑demo出結果,讓大家盡快看到訓練結果,用小批量數據調試,再用全量數據跑模型,當然,也可以基於我上傳的預訓練模型進行遷移學習,如果大家有需要的話。今天剛寫好第一個項目,用Paddle做廣告CTR預估,來源於Kaggle ...
2019-05-21 11:05 1 1652 推薦指數:
歡迎大家前往騰訊雲+社區,獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文由鵝廠優文發表於雲+社區專欄 [一、前言](javascript:😉 二、深度學習模型 [1. Factorization-machine(FM)](javascript:😉 [FM ...
在廣告領域,預測用戶點擊率(Click Through Rate,簡稱CTR)領域近年也有大量關於深度學習方面的研究,僅這兩年就出現了不少於二十多種方法 本文就近幾年CTR預估領域中學術界的經典方法進行探究, 並比較各自之間模型設計的初衷和各自優缺點。 通過十種不同CTR深度模型的比較 ...
轉自:https://blog.csdn.net/xs11222211/article/details/82931120#commentBox 本系列博客主要介紹使用Pytorch和TF進行分布式訓練,本篇重點介紹相關理論,分析為什么要進行分布式訓練。后續會從代碼 ...
背景 隨着各大企業和研究機構在PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet等深度學習框架上面訓練模型越來越多,項目的數據和計算能力需求急劇增加。在大部分的情況下,模型是可以在單個或多個GPU平台的服務器上運行的,但隨着數據集的增加和訓練時間的增長,有些訓練需要耗費數天甚至數周 ...
傳統CTR預估模型包括:LR、FM、GBDT等,其優點是:可解釋性強、訓練和部署方便、便於在線學習。 (一)CTR預估 1.在cost-per-click:CPC廣告中廣告主按點擊付費。為了最大化平台收入和用戶體驗,廣告平台必須預測廣告的CTR,稱作predict CTR:pCTR ...
[源碼解析] 深度學習分布式訓練框架 horovod (12) --- 彈性訓練總體架構 目錄 [源碼解析] 深度學習分布式訓練框架 horovod (12) --- 彈性訓練總體架構 0x00 摘要 0x01 總述 1.1 ...
[源碼解析] 深度學習分布式訓練框架 horovod (14) --- 彈性訓練發現節點 & State 目錄 [源碼解析] 深度學習分布式訓練框架 horovod (14) --- 彈性訓練發現節點 & State 0x00 摘要 ...
[源碼解析] 深度學習分布式訓練框架 horovod (17) --- 彈性訓練之容錯 目錄 [源碼解析] 深度學習分布式訓練框架 horovod (17) --- 彈性訓練之容錯 0x00 摘要 0x01總體思路 0x02 拋出異常 ...