计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署,解决Bert太大,推理太慢的问题.因此用一个小模型去逼近大模型的效果,实现的方式一般是Teacher-Stuent框架,先用大模型(Teacher)去对样本进行拟合,再用小模型(Student)去模仿Teacher. 为什么蒸馏本身会比直接用小模型去拟合样本取得更好的效果呢?这里先抛出几个可能的方向 样本降噪:大模型本身作为一个'BottleNeck',把难以学到的信息和噪声样本进行了一定程度过滤,降低了学习难度 样本增强:把大模型的预测prob作为小模型的…

结论:蒸馏是个好方法. 模型压缩/蒸馏在论文<Model Compression>及<Distilling the Knowledge in a Neural Network>提及,下面介绍后者及使用keras测试mnist数据集. 蒸馏:使用小模型模拟大模型的泛性. 通常,我们训练mnist时,target是分类标签,在蒸馏模型时,使用的是教师模型的输出概率分布作为“soft target”.也即损失为学生网络与教师网络输出的交叉熵(这里采用DistilBert论文中的策略,此论…

自编码器可以用于降维,添加噪音学习也可以获得去噪的效果. 以下使用单隐层训练mnist数据集,并且共享了对称的权重参数. 模型本身不难,调试的过程中有几个需要注意的地方: 模型对权重参数初始值敏感,所以这里对权重参数w做了一些限制 需要对数据标准化 学习率设置合理(Adam,0.001) 1,建立模型 import numpy as np import tensorflow as tf class AutoEncoder(object): ''' 使用对称结构,解码器重用编码器的权重参数 '''…

在使用 MVC 开发项目的过程中遇到了个问题,就是模型和数据实体之间的如何快捷的转换?是不是可以像 Entity Framework 的那样 EntityTypeConfiguration,或者只需要少量的代码就可以把数据实体对象转换成一个 Model 对象(当时还不知道有 AutoMapper 这种东西),所以自己尝试写了一个简单的实现. 1.初步尝试 EntityTypeConverter 类主要用把数据实体转换成 Model /// <summary> /// 提供一组实体对象模型转换的…

一.AIO简介 AIO是java中IO模型的一种,作为NIO的改进和增强随JDK1.7版本更新被集成在JDK的nio包中,因此AIO也被称作是NIO2.0.区别于传统的BIO(Blocking IO,同步阻塞式模型,JDK1.4之前就存在于JDK中,NIO于JDK1.4版本发布更新)的阻塞式读写,AIO提供了从建立连接到读.写的全异步操作.AIO可用于异步的文件读写和网络通信. 二.同步/异步.阻塞/非阻塞 我们先来了解下什么是同步/异步,以及什么是阻塞/非阻塞.在IO操作中,IO分两阶段(一旦…

一.简介 NIO我们一般认为是New I/O(也是官方的叫法),因为它是相对于老的I/O类库新增的( JDK 1.4中的java.nio.*包中引入新的Java I/O库).但现在都称之为Non-blocking I/O,即非阻塞I/O,因为这样叫,更能体现它的特点.而下文中的NIO,不是指整个新的I/O库,而是非阻塞I/O. NIO提供了与传统BIO模型中的Socket和ServerSocket相对应的SocketChannel和ServerSocketChannel两种不同的套接字通道实现.…

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA…

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…