FTRL流程图
2017-02-11 13:05:00 0 举报
FTRL（Follow The Regularized Leader）是一种用于在线学习算法的优化方法。其流程图主要包括以下几个步骤：首先，初始化模型参数和学习率；然后，根据当前的模型参数和数据集进行预测，并计算预测误差；接着，根据预测误差和学习率更新模型参数；最后，通过正则化项来限制模型参数的大小，以防止过拟合。在整个过程中，FTRL会根据不同的数据集和任务动态调整学习率，以实现更好的性能。
作者其他创作
大纲/内容
曝光点击CTR播放比
用户行为特征提取
FTRL计算服务3
一天20亿曝光/点击流水
基于主题
存于共享内存队列
FTRL计算服务2
视频行为上报
写入profile
从共享队列获取用户行为特征（包括之前用户积累的特征）
用户3.4亿（20天）记录大小：5k
线程池
FTRL计算服务1
基于tag词
hash
用户FTRL特征参数存储
FTRL计算
FTRL计算服务N
用户实时profile模型参数
写入BDB
0 条评论
回复 删除
下一页
