sofmax loss softmax loss是最常用的組件之一，但是缺乏鼓勵(lì)特征更具辨識(shí)性，這種廣泛使用的損失對(duì)模型的優(yōu)化效果是有限的。 Modify-softmax 我...
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如何保持分類模型具有類內(nèi)聚斂、類間分離的特性？
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KDD2018精選（4）有監(jiān)督矩陣完備化的主動(dòng)特征獲取1. 原文：Active Feature Acquisition with Supervised Matrix Completion 作者來自南航、理研和東大 關(guān)鍵詞：主動(dòng)...
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KDD2018精選（3）用引導(dǎo)特征反演解釋基于DNN的預(yù)測1. 原文：Towards Explanation of DNN-based Prediction with Guided Feature Inversion 作者來自德州...
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KDD2018精選（2）TFLid：基于特征子圖同構(gòu)的遷移學(xué)習(xí)1. 原文：TransferLearning via Feature Isomorphism Discovery 作者來自港科大和上交大 關(guān)鍵詞：遷移學(xué)習(xí)；跨語種；子圖同構(gòu)...
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KDD2017精選（1）如何篩選特征來自：Feature Selection: A Data Perspective 目的： 相對(duì)于算法本身的改進(jìn)，特征工程往往對(duì)效果有更直接的提升。特征工程以降維為手段，重點(diǎn)解...
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從零開始用Python搭建超級(jí)簡單的點(diǎn)擊率預(yù)估模型0.前言 本篇是一個(gè)基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇文章，幫助我們熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與使用。日常中習(xí)慣于使用Python各種成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，例如sklearn、Tensor...
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KDD2018精選（1）贏家詛咒：AB測試的特征偏誤估計(jì)Winner’s Curse: Bias Estimation for Total Effects of Features in Online Controlled Expe...
