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platform9又4分之3

时间:2019-07-24

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来源:网络

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在在线学习的场景下,我们希望在训练的过程中就可以尽快的发现模型本身的异常,而不是等模型更新到线上之后。因此我们需要有一些方法来评估模型在训练过程中的 AUC等指标。TF里默认的streaming auc的实现在历史数据累积了一定量的时候,无法及时反应当前模型的状态,反馈有很大的滞后性。因此我们引入了新的AUC计算机制:AUC Decay。AUC Decay本质上是一种特殊的Moving Average,通过基于时间的减益方式,弱化历史样本和模型在当前AUC计算中的比重,以达到更快反应模型变化的目的

北京时间5月3日,9049位报名参加本届美国公开赛的选手,超过8500位已经回到自己的工作岗位,又或者像达拉斯牛仔队退役四分卫托尼-罗莫(Tony Romo)那样,不再梦想辛纳科克山的发球时间了。

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