zhangwl27的专栏

参考

def optimize_loss(loss, global_step, learning_rate, optimizer, gradient_noise_scale=None, gradient_multipliers=None, clip_gradients=None, .

Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System摘要在本文中，我们介绍了一个大规模多目标排序系统，在工业视频分享平台上推荐接下来看什么视频。这个系统面临很多真实世界的挑战，包括存在多个竞争排序目标，以及在用户反馈中的潜藏选择偏差。为了处理这些挑战，我们探讨了多种软参数共享技术，如MMoE，以便有效的游戏啊多个...

参考：https://www.jianshu.com/p/ab7216e95fa9摘要基于神经网络的多任务学习已经成功应用于真实世界里的大规模应用，如推荐系统。例如，在电影推荐中，除了给用户推荐他们倾向于购买和观看的电影外，系统还可以对用户后来喜欢的电影优化。用多任务学习，我们旨在建立一个单独的模型来同时学习多个目标和任务。但是，常用的多任务模型的预测质量通常对任务之间的关系很敏感。...

1、分类@estimator_export('estimator.DNNLinearCombinedClassifier')class DNNLinearCombinedClassifier(estimator.Estimator):Example:```pythonnumeric_feature = numeric_column(...)categorical_column_a = ...

摘要YouTube是现有最大和最复杂的工业级推荐系统之一。在本文中，我们在一个高水平上来描述这个系统，重点关注由深度学习带来的吸引人的性能提升。本文根据经典的两步信息检索二分法来划分：首先，我们详细描述了一个深度候选生成模型，然后介绍了独立的深度排序模型。我们也提供了practical lessons实际课程和见解，来自设计、迭代、维护一个面向用户反馈的巨大推荐系统。1、引言Yo...

转：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html概念　　NDCG，Normalized Discounted cumulative gain 直接翻译为归一化折损累计增益，可能有些晦涩，没关系下面重点来解释一下这个评价指标。这个指标通常是用来衡量和评价搜索结果算法（注意这里维基百科中提到了还有推荐算法，但是我个人觉得不太适合推荐算法，后...