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官網網頁版優化設置問題論文2000字(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2024-06-01 21:47:07【】1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。
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。
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:
很赞哦!(1723)
相关文章
- 02 youtube官網網頁版下載不用登錄就(如何下載網頁視頻)
- 02 youtube官網買粉絲是什么怎么查詢個人開(我想買個諾基亞手機)
- 02 youtube官網網頁版下載不到桌面(為什么手機軟件會閃退?如何解決?)
- youtube pc windows 11(網絡故障排查記錄-無線網卡驅動錯誤-2018-11-18)
- 02 youtube官網網頁版下載不用登陸不(初學者怎么學習Python)
- 02 youtube官網網頁版下載不了了嗎(在國外用什么播放器)
- 02 youtube官網買粉絲是什么知道嗎我是(大疆無人機怎么用直播的,有人用過嗎?說一下那個程序,)
- youtube music videos country 2021金秋禮包(DNF2021年金秋禮包詳解金秋禮包道具分析攻略)
- 02 youtube官網網頁版下載不含本數么(有沒有網上可以學的短視頻制作和運營?)
- 02 youtube官網買粉絲是什么意思啊(APP線上推廣有哪些免費的推廣方式)
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的名片
职业:程序员,设计师
现居:河北省邯郸复兴区
工作室:小组
Email:[email protected]
热门文章
站长推荐
youtube music videos country 2022電影在線觀看(如何讓YTmusic在后臺播放)
youtube music破解(如何讓YTmusic在后臺播放)
02 youtube官網買粉絲是什么老說我們不(有沒有網上可以學的短視頻制作和運營?)
youtube on tv apple music(我要找一首主題曲:Beat on Dream on)
youtube music videos country 2022電影在線觀看(如何讓YTmusic在后臺播放)
02 youtube官網網頁版下載安裝免費最新版本(華為手機在國外能用嗎?)
youtube music videos country 2022年日歷 excel(華碩靈耀X2 DUO的ScreenPad Plus怎么用?)
02 youtube官網網頁版下載不了東西支付(App Store上有哪些冷門但逆天的 App?)