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知识蒸馏
摘要：知识蒸馏知识蒸馏是一种模型压缩方法，通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型，在不改变学生模型结构的情况下提高其性能。 阅读全文
posted @ 2023-07-23 15:58 康行天下 阅读(2932) 评论(0) 推荐(0)
多任务学习
摘要：# 多目标与跷跷板 为什么要用多任务学习，有什么好处？**为什么多任务学习是有效的？** 通常业务本身包含很多目标，难以采用单一目标建模（比如通常没有显式的用户满意度评价指标）。 在CV、NLP中采用多任务损失函数是比较常见的事情，在推荐领域也可以采用多任务学习，并且能够切合实际的应用场景。例如，电 阅读全文
posted @ 2023-04-05 22:28 康行天下 阅读(3169) 评论(0) 推荐(0)
向量检索
摘要：近似近邻检索ANNS Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) 工业界拥有超大规模的数据，往往要求满足低延迟、低成本的向量检索需求，全量计算的精确近邻检索方式难以应用。 近年来各种向量检索算法层出不穷，但是依然面临很多挑战。 检索效果大致对比：HNSW>N 阅读全文
posted @ 2022-08-12 20:34 康行天下 阅读(1958) 评论(0) 推荐(0)
搜索推荐评价指标
摘要：ROC ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰），也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。此后被引入机器学习领域，用来评判 阅读全文
posted @ 2022-08-12 20:06 康行天下 阅读(561) 评论(0) 推荐(0)
文档检索之BM25
摘要：本篇介绍文档检索排序算法：TF-IDF、BM25及其扩展。 TF-IDF TF-IDF 来源于一个最经典、也是最古老的信息检索模型，即“向量空间模型”（Vector Space Model）。向量空间模型就是希望把查询关键字和文档都表达成向量，然后利用向量之间的运算（点积或余弦相似度等）来进一步表达 阅读全文
posted @ 2022-05-26 22:24 康行天下 阅读(2671) 评论(0) 推荐(0)
搜索排序算法
摘要：排序模型LTR（L2R，learning to rank） Pointwise：对排序列表中的每一项，直接学习一个值，比如可以是预估点击率（Predict CTR，pCTR），然后按照预估值从大到小排序即可。常见模型有LR、FFM、GBDT、XGBoost。GBDT是LTR中应用较多的非线性模型。A 阅读全文
posted @ 2019-06-16 15:29 康行天下 阅读(7239) 评论(4) 推荐(0)