XPS平台提出了很多创新的技术来应对超大规模的数据体量都有哪些？
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1、在样本处理问题上，我们采用流式学习算法为主的算法选型来解决大规模样本问题。在流式学习下，对每一批新数据，直接在当前模型上进行增量训练，并产出下一个模型，无需加载全量数据进行多轮全量学习。流式学习算法选型，平衡了数据规模和资源消耗问题，更轻量级地应对了大规模样本的问题； 2、在特征处理问题上，采用了将特征哈希映射为哈希值的方法替代特征编号机制。在节省内存、提升性能的同时，支持了特征的动态稀疏化正则机制和表示向量维度的动态扩张机制，解决了特征总量过大的问题； 3、在分布式规模方面，通过异步Checkpoint和Exactly Once Failover以及高性能的ArrayHashMap等机制，加上动态稀疏化正则机制等特征处理技术，保证了分布式训练的性能，提高了Server的存储效率。
2022-04-20 13:12:47赞同 展开评论 打赏
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