01 2025 档案
摘要：def inbatch_softmax_loss(user_pred_vector, item_pred_vector, item_id, labels): labels = tf.linalg.diag(tf.reshape(tf.ones_like(labels),[-1])) diff = t
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摘要：论文链接：HoME: Hierarchy of Multi-Gate Experts for Multi-Task Learning at Kuaishou 背景 论文指出现在的MMOE/PLE模型存在以下几个问题： 1. 专家崩溃：专家的输出分布存在显着差异，并且一些专家使用 ReLU 的零激活率
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摘要：模型结构：左边多个encoder结构堆叠 + 右边多个decoder结构堆叠 + Linear + softmax计算预估概率 encoder输入：词embedding和position embedding求和，shape是（batch，suqence len， input_dim） encoder
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摘要：#include <iostream> #include <vector> class DynamicArray { private: std::vector<int> arr; public: // 默认构造函数 DynamicArray() {} // 析构函数 ~DynamicArray()
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摘要：广告行业中那些趣事系列24：从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题
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