Multitask-Recommendation-Library
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MTReclib provides a PyTorch implementation of multi-task recommendation models and common datasets.
我在调大num_trials后模型取得了更好的效果,想问下为什么将num_trials设置为2
atim实现的loss那部分,好像并没有按照paper实现的那样。使用行为期望校准器(BEC)? 我看代码里使用交叉熵就结束了
按照理解,第二个表格评估的时候,是直接用CVR任务的y_true 和 模型的预测 y_pred 去评估的。 如果是CTCVR的话,评估的时候,应该首先减小数据集,把数据集筛选到只剩下 CTR=1的情况下,然后此时CVR这个label才变成了CTCVR。而相应的模型预测概率,也应该是在看到第一个标签的情况下训练的模型所预测出来的概率,才叫做CTCVR
留一个方式 谢谢作者了
I cannot reproduce the results that you have provided. I got 5 very different results for each dataset. For NL dataset I obtained results varied between 0.8529-0.8630 AUC. Did you...