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          轮数

          稀疏深度学习

          2022-12-15 15:32:52

          稀疏深度学习的卷积神经网络的种类数与每一层的神经元节点,我们深度学习好的学习,学习高阶模型,在学习过程中学习新的学习率。学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。L2正则项系数叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。正则损失计算方式正则损失计算当前有两种方式。full:指针对全量参数计算。batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算说明:batch模式计算速度快于full模式。重新训练对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。“是”:清空上一轮的模型结果后重新开始训练。“否”:导入上一轮的训练结果继续训练。批量大小一次训练所选取的样本数。DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。描述对于该策略的描述信息。最大迭代轮数模型训练的最大迭代轮数,默认50。提前终止训练轮数在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。

          对模型 范数 梯度 轮数
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