随笔分类 - 推荐
摘要：在超球面上通过对齐和一致实现理解对比表示学习 —— 论文阅读笔记 两个对比损失最关键的要素： 正例对特征的对齐（就是找最接近的正例对）。 超球面特征分布的均匀分布（可以保存最多的信息 torch 版本代码： # bsz : batch size (number of positive pairs)
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摘要：读透Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations 谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景 当视频素材库的视频数量巨大时（M非常大），计算softmax函数是十分
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摘要：【推荐系统】召回离线评估指标Hit Ratio 简单点说，就是这个batch里面的top k里面有没有target item def compute_hit_ratio_cos_sim(label, pred, k): """ label: bs*bs pred: bs*bs """ print("
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