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2022年3月14日

如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset

摘要：参考这篇文章： https://blog.csdn.net/shuibuzhaodeshiren/article/details/88648517 《如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset》《Higher-Level APIs in T 阅读全文

posted @ 2022-03-14 22:31 blcblc 阅读(241) 评论(0) 推荐(0)

tfrecord和dataset

摘要：关于TFRecord可以看这篇文章： https://xmfbit.github.io/2020/04/03/tfrecord-introduction/ TFRecord是TensorFlow中常用的数据打包格式。通过将训练数据或测试数据打包成TFRecord文件，就可以配合TF中相关的DataL 阅读全文

posted @ 2022-03-14 22:22 blcblc 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow的高阶API学习

摘要：参考下面的资料：基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列: 基于Dataset API处理Input pipeline 基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列: 自定义阅读全文

posted @ 2022-03-14 21:30 blcblc 阅读(150) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow的分布式训练

摘要：参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/56991108 一文说清楚Tensorflow分布式训练必备知识模型并行在tensorflow的术语中，模型并行称之为"in-graph replication"。数据并行在tensorflow的术语中，数据并行称之阅读全文

posted @ 2022-03-14 20:56 blcblc 阅读(732) 评论(0) 推荐(0)

2022年3月13日

推荐系统中常用评测指标

摘要：推荐系统中常用评测指标参考这篇文章： https://www.jianshu.com/p/99e8f24ec7df 阅读全文

posted @ 2022-03-13 21:33 blcblc 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)

深度推荐模型分类

摘要：在CTR预估中，为了解决稀疏特征的问题，学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系，无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系，因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系。因此 FM和深度网络DNN的结合也阅读全文

posted @ 2022-03-13 20:31 blcblc 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)

AUC面积、Gini系数、KS值

摘要：参考这篇文章： https://www.cnblogs.com/zwt20120701/p/15557602.html （1）P-R曲线是分别将查准率Precision（精确率）作为纵坐标，查全率Recall（召回率）作为横坐标作的图。（2）ROC曲线、AUC面积、Gini系数、KS值都是基于真阅读全文

posted @ 2022-03-13 20:01 blcblc 阅读(878) 评论(0) 推荐(0)

2022年3月11日

deepFM模型

摘要：接上一篇： https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/15991579.html 参考这篇文章，讲deepFM https://www.jianshu.com/p/6f1c2643d31b 对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组阅读全文

posted @ 2022-03-11 17:48 blcblc 阅读(79) 评论(0) 推荐(0)

2022年3月10日

深度推荐的文章-第一篇FM

摘要：今天准备看这篇文章： https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00 是这个系列里面的文章： https://github.com/princewen/tensorflow_practice/ 组合部分的特征相关参数共有n(n−1)/2个。但是如第二部分所分析，在数据很阅读全文

posted @ 2022-03-10 22:17 blcblc 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)

2022年3月9日

TF里面的embedding

摘要：参考这篇文章： https://www.jianshu.com/p/e8986d0ff4ff 《详解TF中的Embedding操作！》什么是embedding？ embedding，我们可以简单的理解为，将一个特征转换为一个向量。对于离散特征，我们一般的做法是将其转换为one-hot，但对于it 阅读全文

posted @ 2022-03-09 17:33 blcblc 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)

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