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每阶特征交互所选择的group数量，数量需对应最大交互阶数。默认10,60,80。 特征交互层惩罚项系数 特征交互层输出值的惩罚项系数，用来防止过拟合。默认0.0001,0.0001,0.0001。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中
"mode":"keywords", "title":[ "在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一镇乡下，有一座两层的小木屋，和这里的大部分木质吊脚楼一样，小木屋依山而建。但这座木屋又很“特别”，它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东
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org 是 String 提取到的组织结果。 示例 请求示例 { "text": "在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一镇乡下，有一座两层的小木屋，和这里的大部分木质吊脚楼一样，小木屋依山而建。但这座木屋又很“特别”，它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东
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)
regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0
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regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0
regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0
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regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0
说明： batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh
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