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AI上推荐 之 多任务loss优化(自适应权重篇)

1. 写在前面 在多任务学习中,往往会将多个相关的任务放在一起来学习。例如在推荐系统中,排序模型同时预估候选的点击率和浏览时间。相对于单任务学习,多任务学习有以下优势: 多个任务共享一个模型,占用内存量减少;多个任务一次前向计算得出结果,推理速度增加;关联任务…

PyTorch中的自适应优化:Adam、Adagrad和Adadelta

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前端学习第十六课(响应式布局与自适应布局)

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CSS/SCSS/LESS和自适应布局/响应式布局详解

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