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使用 Tensorflow 進(jìn)行在線學(xué)習(xí)

使用 Tensorflow 進(jìn)行在線學(xué)習(xí)

動(dòng)漫人物 2021-06-04 17:48:20
我的問題與構(gòu)建推薦系統(tǒng)有關(guān)。我正在使用 tensorflow 來訓(xùn)練具有 user_features、item_features 和交互的模型。我如何處理新數(shù)據(jù)?例如,每當(dāng)用戶點(diǎn)擊一個(gè)項(xiàng)目時(shí),我想立即記錄該交互并從該交互中學(xué)習(xí)(僅針對(duì)該交互訓(xùn)練模型)。我怎樣才能做到這一點(diǎn)?當(dāng)前實(shí)施現(xiàn)在,我正在遵循先訓(xùn)練模型然后從中進(jìn)行預(yù)測(cè)的傳統(tǒng)方法。為了處理新的交互,我必須重新初始化圖形并使用所有數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練以使其工作。
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2 回答

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不負(fù)相思意

TA貢獻(xiàn)1777條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊

您不需要重新初始化圖形。當(dāng)您請(qǐng)求輸出張量時(shí),Tensorflow 并沒有明確知道您是在進(jìn)行訓(xùn)練還是測(cè)試階段。相反,只要您評(píng)估優(yōu)化器(例如 tf.train.AdamOptimizer、tf.train.GradientDescentOptimizer 等)的最小化操作,就會(huì)發(fā)生反向傳播。

通常您不會(huì)在測(cè)試期間這樣做,因?yàn)槟噲D預(yù)測(cè)它在看不見的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)如何。但是,如果您想在進(jìn)行初始預(yù)測(cè)后將該數(shù)據(jù)添加到訓(xùn)練集中,只要您有辦法獲得真實(shí)值以便計(jì)算誤差張量,您就可以自由地這樣做。

即使在非在線學(xué)習(xí)中,穿插訓(xùn)練和測(cè)試通道也是很常見的:如果您使用驗(yàn)證集來確定提前停止,則您會(huì)在訓(xùn)練批次(您進(jìn)行反向傳播)和驗(yàn)證批次(您不進(jìn)行反向傳播)之間交替。



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反對(duì) 回復(fù) 2021-06-09
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肥皂起泡泡

TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

從你描述的情況來看:

例如,每當(dāng)用戶點(diǎn)擊一個(gè)項(xiàng)目時(shí),我想立即記錄該交互并從該交互中學(xué)習(xí)(僅針對(duì)該交互訓(xùn)練模型)。我怎樣才能做到這一點(diǎn)?

您可能想做的是在預(yù)訓(xùn)練模型之上進(jìn)行某種強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

接下來要研究的是 OpenAIgym包。

如何推薦系統(tǒng)可以與強(qiáng)化學(xué)習(xí)帶來的指南給出了這里的第一次講座(免費(fèi)審計(jì))。


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反對(duì) 回復(fù) 2021-06-09
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