推荐系统 RES-策略参数说明:深度网络因子分解机

时间：2025-02-12 14:52:33

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**表37** algorithm_parameters参数说明
参数名称	是否必选	参数类型	说明
fields_feature_size_path	是	String	该文件标识了每一个域下的特征数量，排序数据处理接口会生成这个文件，文件路径为用户在数据处理中输入的“run_path”参数表示的路径的“fields_feature_size”目录下，文件名称为“part-00000”，需要用户提供文件完整路径。
max_iterations	是	Int	模型训练的最大迭代轮数。取值范围[1,1000]
early_stop_iterations	是	Int	在测试集上连续early_stop_iterations轮迭代的AUC小于当前最优AUC时，迭代停止，训练结束。取值范围[1,1000]，不大于max_iterations。
algorithm_specify_parameters	是	JSON	请参见表38，算法相关参数。示例： { “latent_vector_length”：10， “architecture”：[400,400,400]， “value_keep_probability”: 0.8, “active_function”:“reul” }
initial_parameters	是	JSON	请参见表32，初始化相关参数。示例： { “initial_method”:“normal”, “mean_value”: 0.0， “standard_deviation”：0.001 }
optimize_parameters	是	JSON	请参见表33，优化策略相关参数。示例： { “type”:“adam”, “epsilon”：1e-08， “learning_rate”：0.001 }
regular_parameters	是	JSON	请参见表34，正则相关参数。示例： { "l2_regularization":0.001, "regular_loss_compute_mode":"full" }

**表38** algorithm_specify_parameters 取值说明
参数名称	是否必选	参数类型	说明
隐向量长度（latent_vector_length)	是	Int	分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。
神经网络结构 (architecture)	是	List[Int]	神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。
神经元值保留概率 (value_keep_probability)	是	Double	神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。取值范围(0,1]，默认0.8。
激活函数 (active_function)	是	Enum	将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。取值为relu/sigmoid/tanh，默认relu。