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采药是炼丹炼丹知识点:深度网络特征交叉方法汇总开发者社区-的第一步炼丹知识点:深度网络特征交叉方法汇总开发者社区-，同训练深度模型需要准备训练数据官方给 网络模型的设计结构可以并行化时，采用模型并行的方式例如在；传统方法早期点击率模型主要依赖于线性回归因子分解机和多元逻辑回归等传统方法深度学习转变随着深度学习的发展，点击率预估模型逐渐转向深度神经网络模型，基于EmbeddingMLP范式特征交叉技术通用范式特征交叉如xDeepFMONNFiBiNET等，利用神经网络挖掘特征间的低阶高阶融合显式交互如DIN；1 交叉能力的增强DCN通过哈达玛积，即elementwise乘积，进行叉乘运算，有效提升了特征间的交叉能力这有助于模型捕捉更复杂深层的特征关系2 梯度消失问题的缓解DCN采用了类似于ResNet的方式，通过公式 公式，来减轻梯度消失问题这种设计使得网络在训练过程中保持更好的稳定性3 简洁易；该方法包括两个关键部分深度感知空间交叉注意力 Depth 模块负责将深度信息融合至 BEV 特征中，以至于能更好地捕捉目。

通过训练不同尺度的图像数据集，让模型学习不同分辨率下的特征，提升性能在图像数据集不足时，先训练小尺寸图像，然后逐渐增大尺寸以减少过拟合11 交叉验证 Cross Validation交叉验证是重复使用数据的常用方法，通过将训练集分成多个部分进行循环训练和验证，确保模型的泛化能力5折交叉验证和留一；刚开始， 先上小规模数据， 模型往大了放， 只要不爆显存， 能用256个filter炼丹知识点:深度网络特征交叉方法汇总开发者社区-你就别用128个 直接奔着过拟合去 没错 Loss设计要合理 + 一般来说分类就是Softmax， 回归就是L2的loss 但是要注意loss的错误范围主要是回归 观察loss胜于观察准确率 准确率虽然是评测指标， 但是训练过程中还是要注意loss的 炼丹知识点:深度网络特征交叉方法汇总开发者社区-你会发现有些情况下， 准确率是突变的。

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