🤖 machine learning
Mitigating Early Training Collapse in CTR Models
यह शोध पत्र यह पहचान करता है कि डीप सीटीआर (CTR) मॉडल अक्सर पहले इपोक के बाद तत्काल सत्यापन प्रदर्शन पतन (validation performance collapse) से ग्रस्त होते हैं और यह प्रदर्शित करता है कि जबकि लर्निंग रेट ट्यूनिंग सीमित मदद प्रदान करती है, अत्यधिक विरल (sparse) विशेषताओं को हटाने और विरल मानों को एकत्रित करके विशेषता विरलता (feature sparsity) को नियंत्रित करना प्रशिक्षण को प्रभावी ढंग से स्थिर करता है और ऑफलाइन एवं ऑनलाइन दोनों प्रदर्शनों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।