您现在的位置是:Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款 >
01 youtube官網中文版介紹詞怎么寫論文引用(Youtube DNN經典論文)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-03 08:30:57【】8人已围观
简介YoutubeDNN經典論文最近在看王喆的知乎專欄,第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN:買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807 買粉絲
Youtube DNN經典論文
最近在看王喆的知乎專欄,第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN:買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52504407 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/61827629
跟著大佬又回顧了一下,發現之前真的只能算是一知半解,趁著這次把對這篇論文的新的理解記錄一下,可能還會有一些錯誤。
論文講解了在召回和精排兩個階段的模型:
召回:
先從特征說起:用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶搜索詞的embedding,用戶的地理位置、年齡等side_infomation,還有exampl_age這個需要解釋的特征
然后是模型:三層DNN
最后是training的loss:softmax做分類
serving的方式:nearest neighbor
里面其實有很多疑點:
1.example_age是什么
這個點專欄里說是訓練時間 - 得到這條樣本的時間(視頻點擊時間),但是我覺得這樣表達不出“新視頻”這個概念,也不知道用當前時間去減是啥意思,label是點擊那一刻打上去的,又不是訓練的時候;
所以我覺得這個example age應該是點擊時間-上架時間,表示用戶對新上架視頻的偏好,用這個特征去捕獲這個偏好了,在serve的時候全都置為0就可以消除這個偏好,畢竟這是召回階段,可以多召回些東西。(這樣就是消除用戶對新視頻的偏好了?)
2.為什么要做多分類,而不是預測分,多分類的話有海量視頻,性能怎么保證
為什么要做多分類,而不是把樣本的embedding也給到網絡里做打分,這一點我是真的沒弄明白;
海量視頻的多分類性能的提升是用到了sampled softmax,可以參考買粉絲://買粉絲.4k8k.xyz/article/Kaiyuan_sjtu/119881236 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/349908071 總的來說就是通過Q(y|x)采樣出一個子集,對子集計算logits,然后用計算結果F(x,y)-log(Q(y|x))可以表示原數據集上的logits
3.serving階段為什么不做多分類了,而是做nearest neighbor
這里首先要弄明白serving階段的user embedding和買粉絲 embedding是什么,user_embedding是最后一層relu之后的結果,比如是一個d維的向量;然后要得到一個幾百萬維(用d_N表示)的向量,需要過一個d*d_N維的矩陣,這個矩陣的每一列訓練完之后就是買粉絲 embedding;如果是serving的階段依然是和每一列相乘,再算一個softmax,既然分母是一樣的,取指數的操作也是一樣的,那么就直接做點積就好了。
排序:
先從特征說起:當前排序的買粉絲的embedding,用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶和買粉絲的語言embedding,time since last watch是自上次觀看同channel視頻的時間,previous impressions是該視頻已經被曝光給該用戶的次數(這里已經引入了負反饋的思路)
然后是模型:三層DNN
最后是training的loss:weighted logistic
serving的方式:e^(Wx+b)
這里面也有一些疑點:
1.training時候的weighted logistic是什么,為什么serving的時候用的是e^(Wx+b)
這個點是我重讀的時候最沒理解的地方,先嘗試寫一下,這里首先要搞清楚weighted logitstic是什么,那先回顧一下LR的公式的由來是log(odds) = w*x;這里的odds=p/(1-p)表示正樣本發生的概率/負樣本發生的概率;在weighted LR里面這個odds要變成W*p/(1-p)這里的W就是給正樣本加的權重,至于為什么是這樣有一種解釋是用正負樣本比去解釋的,我覺得不是很合理 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/435912211;但是如果能夠接受這個odds的話,那么log(odds) = w*x就可以得到odds = e^(wx),后者就是serving的目標;
再說W*p/(1-p)是什么,這里W權重是這條視頻的時長T,那么sum(Ti*pi)就是E(T)即時長的期望,E(T)/(1-p)泰勒展開就是E(T)*(1+p)這里的p很小的話其實就是E(T)也就是說serving的時候其實得到的就是觀看時長的期望,這里如果用到電商里用price去加權,得到的應該也是對price的預估。
很赞哦!(4)
相关文章
- 02 鼓浪嶼網紅店推薦(鼓浪嶼上的張三瘋奶茶真的很好喝嗎?)
- 02 黑龍江etc買粉絲下載(蘇通卡ETC可以用支付寶充值嗎?)
- 02 鼓浪嶼網紅小吃店有哪些(鼓浪嶼的網紅打卡地有哪些)
- facebook動態匯總暫時無法使用(臉書動態消息暫時無法使用) - 副本
- 02 鼓浪嶼網紅冰淇淋店(廈門好吃的冰品店在哪)
- facebook創建服務器理由(iphone4S 為什么我點創建Apple ID會出現無法聯系FaceTime服務器.請再試一次?) - 副本
- facebook刪除自己帖子(facebook背景圖帖子刪除不了)
- 02 黑龍江農村信用社買粉絲買粉絲(農村信用社買粉絲買粉絲是多少?)
- 02 高級感小眾ins壁紙蝴蝶(ins風小眾網名)
- 03 00149國際貿易理論與實務電子教材(00149國際貿易理論與實務 簡答題和論述題怎么出)
热门文章
站长推荐
facebook刪除的聊天記錄怎么找回(facebook聊天記錄可以分享嗎) - 副本
02 鹿邑縣昌盛貿易有限公司(昌邑市昌盛產業發展投資集團有限公司電話是多少?)
facebook加入不了小組(facebook加入小組出現錯誤)
02 鴉片戰爭后中國對外貿易的變化(鴉片戰爭后中英貿易發生了什么改變)
02 黃花國際貿易港規劃圖(重磅!湖南自貿區四至范圍及精確示意圖公布!)
facebook刪除聊天記錄怎么刪除(facebook messenger 刪除聊天記錄,已發出未讀的消息,對方還能看到嗎)
facebook加了好友不能聊天(Facebook加了好友發不了消息怎么辦?) - 副本
02 黑龍江對俄進出口貿易現狀(關于中俄邊境貿易的一些事)