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公司: 成都书涵网络科技有限公司发布时间:2021-06-28

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现状和计划我们目前已经实现了 LR+DNN 融合模型的上线,收益比好。但是受限于线上计算资源,模型复杂度有限,线下训练流程有依赖关系,繁琐易出错。我们针对这几点情况做了个计划。一、做一个线上服务拆分,跟深度学**的模块独立出来,采用低功耗的 GPU 加速。这个现在做的差不多了,区别还是很明显的。

不可否认的是,近年来,我国影院和银幕数日渐饱和,制约了映前广告的发展。2015年33%的年均复合增速,市场增速明显放缓。与此同时,影视“寒流”在2019年依旧持续。甚至有业内人士向《每日经济新闻》记者直言,有些影城活不过2019年暑期档。影院的日子不好过,自然拖累映前广告市场。“整个行业都处于一个负增长阶段,在此大环境下我们也不能独善其身。嵇海荣认为,当资本退潮的时候,才能发现谁在裸泳,“经历过一场寒冬,或许行业洗牌才真正来临,强者愈强。分众江南春发现“无聊”的商业模式!搜狗创始人王小川,互联网里的钻石!

此外,基本上每个连续特征都有值。有上面这几个特点,就会导致连续特征量相对小一些,差不多几百维的向量就搞定了,它可以用比较复杂的模型进行训练,像DNN 这种大概只有几百个输入节点,相比图像处理还是比较小儿科的。特征分量+偏置,而后再做一个变换得到最终结果,它比较简单,比较适合处理离散特征,而且稳定性比较好。但它有一个缺点,LR 本身没法做特征交叉,只能通过线下分析,尝试两种特征的交叉是否可以改善线下指标,这样才能得到比较好的结果。非线性模型有特别明显的优点,能够自动学**特征之间的交叉关系,如哪两个特征交叉在一起比较好,模型会帮你实现。比如说 DNN 输入 100 维特征,隐藏层中每层都有交叉关联。

图 5 中有两类模型,一个是线性模型,一个是非线性模型,线性模型主要指LR ,非线性模型主要是指 GBDT、DNN等。模型训练完毕之后会加载到线上,同时线上 Server 会把整个特征抽取流程在线完成,而后会进行模型计算,然后形成 CTR 预估的完整结果。最后 Online 本身会产生实时日志,形成完整的流程。大家知道,跟CTR预估有关的主要有个因素,一个是数据、一个是特征、一个是模型。平台是承载这点的基础。具体到平台而言,我们通常会用多天的数据进行训练,这种情况下单机是跑不完的,因此需要一个并行计算平台来同时处理大数据量。

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