早停策略请教

[ahukmr]

作者你好，我看文章中写的实验采用的早停策略是10代早停，请问是所有实验包括对比算法都是用10代早停吗，因为我看lightgcn和ngcf论文中早停设置的是50代停，请问作者在实验中的早停是所有实验都统一设置为10吗？不同的早停代数会不会对结果有影响呢？

[hyp1231]

您好，是的我们所有对比算法都是 10 epochs 早停。

其实这是个好问题，严格意义讲 10 epochs 早停会对那些收敛速度更快的算法有利。但是在本文的实验中，我们观察到用 RecBole 实现的这些 baseline 方法基本 10 epochs 早停就差不多收敛了，为了控制成本我们选择对所有方法都采用 10 epochs 得早停。我们推测 50 epochs 可能会让超参调优的绝对结果产生些微差异，但是对整体的趋势和结论应该没影响。

[ahukmr]

非常感谢您的解答，还有个小问题，就是请问你们处理的yelp和amazon-book数据集是用的哪个版本呀？我在recbole的百度网盘中发现了多个版本，我试了2018版的，用的你论文中给出的配置，但是得到的数据和论文中统计的结果不一样，例如我用的yelp2018，参数配置是load_col: inter: [user_id, item_id, rating] ITEM_ID_FIELD: item_id RATING_FIELD: rating

user_inter_num_interval: "[15,inf)" item_inter_num_interval: "[15,inf)" val_interval: rating: "[3,inf)" 得到是统计结果是

想请问你们的yelp和amazonbook数据集具体用的是哪个版本呀，在百度网盘可以直接下载处理好的吗？以及参数过滤配置是多少可以提供吗？期待您的解答！

[hyp1231]

您好，根据 readme，如果您正常运行 python main.py --dataset yelp 就会自动下载数据集，且自动调用 properties/ 下面的配置文件进行数据预处理。

yelp 下载的是没有年份后缀的那个 yelp.zip，对应的是 2020 版本的。Amazon book 也是同理，默认下载的是无年份后缀的 2014 版本。

我刚刚运行了一下，统计和论文里是都可以对的上的。

[ahukmr]

非常感谢您的解答，谢谢！