机器学习PAI feature_config中设置embedding_name 实现部分特征共享？
问题1：机器学习PAI feature_config中设置embedding_name 实现部分特征共享embedding，这个操作能降低模型大小吗？
问题2：我把输入特征分成了两个共享embedding组，模型和权重文件大小反而增加了（3.5M--> 3.6M， 1.9M --> 2.1M）是因为配置的问题吗？
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回答1： 共享embedding ，是可以降低模型大小
回答2：rawfeature 分桶的好像不行吧
应该是idfeature 和tagfeature 才行
看了一下代码，应该是配置了embedding_name 就会放在一起。 但是RawFeature不同boundary 分桶号一样放一起比较奇怪。 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”2023-08-14 15:14:35赞同 展开评论 打赏
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