摘要： 1 欠拟合 1.1 解决方法： 增加训练epochs数量 1.2 训练集上的性能优于验证集并且性能已趋于平稳，则模型可能不适合 解决方法： 增加模型的容量，例如隐藏层中的存储单元数或隐藏层数。 2 正常 3 过拟合 解决方法： 模型训练可以在拐点处停止。 可以增加训练示例的数量。 正则化 DropO 阅读全文

摘要： 实际推荐系统中，工程师需要着重解决的问题： 一、数据和信息，即“用户信息”“物品信息”“场景信息”分别是什么？如何存储、更新和处理数据？ 二、推荐系统算法和模型，即推荐系统模型如何训练、预测，以及如何达成更好的推荐效果 ​ 一、推荐系统的数据部分 客户端与服务器端实时数据处理、流处理平台准实时数据处 阅读全文