輪數
稀疏深度學習
2022-12-15 15:32:52
稀疏深度學習的卷積神經網絡的種類數與每一層的神經元節(jié)點，我們深度學習好的學習，學習高階模型，在學習過程中學習新的學習率。學習率：優(yōu)化算法的參數，決定優(yōu)化器在最優(yōu)方向上前進步長的參數。初始梯度累加和：梯度累加和用來調整學習步長。L1正則項系數：疊加在模型的1范數之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數：疊加在模型的2范數之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數疊加在模型的2范數之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算方式正則損失計算當前有兩種方式。full：指針對全量參數計算。batch：則僅針對當前批數據中出現的參數計算說明：batch模式計算速度快于full模式。重新訓練對第一次訓練無影響，僅影響任務重跑?！笆恰保呵蹇丈弦惠喌哪Ｐ徒Y果后重新開始訓練?！胺瘛保簩肷弦惠喌挠柧毥Y果繼續(xù)訓練。批量大小一次訓練所選取的樣本數。DeepFM，結合了FM和深度神經網絡對于特征表達的學習，同時學習高階和低階特征組合，從而達到準確地特征組合學習，進行精準推薦。描述對于該策略的描述信息。最大迭代輪數模型訓練的最大迭代輪數，默認50。提前終止訓練輪數在測試集上連續(xù)N輪迭代AUC無提高時，迭代停止，訓練提前結束，默認5。