tongchenkeji 发表于：2023-11-5 16:31:060次点击 已关注取消关注 关注 私信 机器学习PAI EasyRec如何给样本加sample_weight？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读 机器学习PAI EasyRec如何给样本加sample_weight？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 机器学习PAI# 人工智能平台 PAI1410# 机器学习深度学习1219
xin在这AM 2023-11-28 2:56:15 1 EasyRec可以通过在DatasetConfig的参数sample_weight中指定样本权重的输入字段来给样本加sample_weight。具体的配置方法可以参考文档内容1和文档内容2中的示例和说明。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
sun20AM 2023-11-28 2:56:15 2 在EasyRec中，可以通过设置样本权重来调整模型对不同样本的关注度。具体来说，可以在训练时通过--sample_weight参数来指定每个样本的权重值。 例如，假设我们有一个包含10个样本的训练集，其中前5个样本的权重为1，后5个样本的权重为2。那么可以使用以下命令进行训练： python -m easy_rec.python.train --pipeline_config_path dwd_avazu_ctr_deepmodel.config --eval_config_path eval_config.json --export_dir ./export --sample_weight 1,1,1,1,1,2,2,2,2,2 在这个例子中，--sample_weight参数的值是一个由逗号分隔的整数列表，表示每个样本的权重值。注意，这个列表的长度必须与训练集中样本的数量相同。
EasyRec可以通过在DatasetConfig的参数sample_weight中指定样本权重的输入字段来给样本加sample_weight。具体的配置方法可以参考文档内容1和文档内容2中的示例和说明。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
在EasyRec中，可以通过设置样本权重来调整模型对不同样本的关注度。具体来说，可以在训练时通过
--sample_weight参数来指定每个样本的权重值。例如，假设我们有一个包含10个样本的训练集，其中前5个样本的权重为1，后5个样本的权重为2。那么可以使用以下命令进行训练：
在这个例子中，
--sample_weight参数的值是一个由逗号分隔的整数列表，表示每个样本的权重值。注意，这个列表的长度必须与训练集中样本的数量相同。