原文:深度學習分布式訓練及CTR預估模型應用

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:

查看詳情

深度學習CTR預估中的應用

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 ...

Sat Oct 20 01:38:00 CST 2018 0 1199
深度學習CTR預估中的應用

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 ...

Tue Jul 02 01:32:00 CST 2019 0 420
深度學習分布式訓練

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 ...

Tue Jun 25 18:48:00 CST 2019 0 1661
深度學習分布式模型

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 ...

Mon Nov 04 17:12:00 CST 2019 0 1098
CTR預估---傳統模型

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 ...

Tue Jan 07 01:27:00 CST 2020 0 1329
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM