摘要：
参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/41473323 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 p 阅读全文
posted @ 2022-03-15 21:05
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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