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  1. TOOL · CL_141361 ·

    新研究应对 CTR 模型早期训练崩溃问题

    研究人员在用于点击率 (CTR) 预测的深度神经网络模型中发现了一种称为“早期训练崩溃”的现象。这种不稳定性会导致在初始训练周期后验证性能急剧下降，即使训练损失持续降低。研究表明，控制特征稀疏性，特别是通过移除高度稀疏的特征和聚合不频繁的特征值，可以显著稳定训练并改善离线和在线性能指标。