摘要:
Optimizer 深度学习中,无法直接找到模型解析解,通常是利用梯度对权重参数做迭代式优化。 经典综述,paper link: https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 定义后续提到的相关符号,待优化参数 \theta ,目标函数 \(J(\theta)\) ,学习 阅读全文
摘要:
背景 机器学习任务大多是一种迭代式优化算法,可分为三个步骤: 读取数据做模型前向计算forward; 计算loss,并进行反向传播backprop,得到参数梯度; 根据梯度利用优化算法optimizer进行参数迭代更新; 随着数据量的扩增,单节点的计算能力逐渐成为了瓶颈。13年可扩展的Paramer 阅读全文
摘要:
本文主要是为了将ctr模型的历程整理分类,并记录各模型的重点部分。所示代码几乎都不能直接运行,而是力求将模型核心部分体现出来。这和我自己的定位有关,自己在学习看代码的时候我只是想知道模型干了什么怎么实现的,至于数据处理部分我并不关心,不同场景有不同的处理脚本。因此只想记录下各个模型的核心实现。 下边 阅读全文