FM为什么可以筛选出重要的交叉特征?

本文探讨了机器学习中剃度(梯度)的重要性。剃度反映了参数对损失函数的影响,大梯度表示参数对模型敏感,权重通常较大;小梯度则意味着参数影响较小,权重可能较低。通过迭代优化,模型能自动赋予重要特征更大的权重。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

待解答?
1,剃度是根据损失函数对各个参数求导得到的,就是衡量的各个参数对损失函数贡献的大小。经过迭代,重要的特征的参数自然权重比较大。
2,参数梯度大,说明损失函数对该参数敏感,该参数重要性高。参数梯度小,说明损失函数对该参数不敏感,该参数重要性低。

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