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3个Tricks帮你提升你Debug Pytorch的效率

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每一个深度学习项目都是不同的。不管你有多少经验，你总会遇到新的挑战和意想不到的行为。你在项目中运用的技巧和思维方式将决定你多快发现并解决这些阻碍成功的障碍。

2020-11-09

1.1K0

禁术级竞赛刷分技巧：找到跟测试集最接近的有标签样本

腾讯云测试服务

不管是打比赛、做实验还是搞工程，我们经常会遇到训练集与测试集分布不一致的情况。一般来说我们会从训练集中划分出来一个验证集，通过这个验证集来调整一些超参数[1]，比如控制模型的训练轮数以防止过拟合。然而，如果验证集本身跟测试集差别比较大，那么验证集上很好的模型也不代表在测试集上很好，因此如何让划分出来的验证集跟测试集的分布差异更小一些，是一个值得研究的题目。

2020-11-09

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KDD2020最佳论文: 关于个性化排序任务评价指标的大讨论

编程算法推荐系统腾讯云测试服务

前段时间还跟实验室同学专门讨论了下关于个性化排序中的评价指标问题，即我们在实验的过程中究竟使用哪一种实验设置才能较好的反映模型的泛化能力，比如采用全量测试数据进行排序，但该方法需要的测试时间较长；比如使用采样的测试样本进行排序评估，该方法虽然评估时间大大缩短但不能完全反映模型性能。如今Rendle大佬通过实验的方式告诉了我们答案，并且凭借该主题获得了KDD2020的最佳论文，祝贺！

2020-09-07

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最新自然语言处理库transformers

css tensorflow pytorch 腾讯云测试服务

Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库

2020-03-09

2.4K0

深度学习中的双下降现象

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深度学习中的双下降现象，可能大家也遇到过，但是没有深究，OpenAI这里给出了他们的解答。

2019-12-19

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RS Meet DL(65)-负采样点击率修正的那些事

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本来想写蚂蚁金服运用强化学习做推荐的文章《Generative Adversarial User Model for Reinforcement Learning Based Recommendation System》，但这不快放假了嘛，思考再三还是决定写点简单的吧。这次来谈谈负采样点击率修正的那些事。

2019-09-29

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推荐系统衡量：ABtest 框架

腾讯云测试服务

无法衡量就无法优化，对于互联网产品而言，不仅是推荐系统，整个 app 系统的更新迭代必然需要建立一套度量衡，来把控整个流程优化的方向。而 abtest 系统就是一个很好的进行变量控制和优化方向选取的工具，循环：衡量-发现-迭代-验证。所谓精细化迭代是一种建立在数据基础上的思维方式——用较少的成本获得较好的效果。无数据，不优化，线上分流实验是进行推荐算法优化的必由之路。并且 abtest 不仅是推荐迭代的利器，他还可服务于所有需要逐步完善的产品迭代。有人说为什么需要 abtest ，为什么不能够前后进行实验比较；因为同时期测试的 abtest 非常有必要的原因是不同时间的测试无法说明 b 比 a 好，通常时间也是一个变量，比如电商的双十一等。

2019-06-24

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