人工智能平台PAI问题之loss为负数如何解决

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 人工智能平台PAI是指阿里云提供的机器学习平台服务,支持建模、训练和部署机器学习模型;本合集将介绍机器学习PAI的功能和操作流程,以及在使用过程中遇到的问题和解决方案。

问题一:机器学习PAI训练时有物品的feature,是把物品的input设置为空吗?


机器学习PAI训练时有物品的feature,预测也需要时那我给用户推荐物品的时候,是把物品的input设置为空吗?假设根据userid itemid rating来训练,那线上推荐的时候也是给这个userid来推荐吧?


参考回答:

给userid推荐,也需要输入你要推荐的候选 itemids,才可以计算出rating进行推荐。需要同时提供用户和物品的特征向量作为输入,如果只提供用户的特征,模型没有办法计算rating


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/503282?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO


问题二:机器学习PAI部署到tensorflow serving上面,下面这个问题怎么解决?


机器学习PAI部署到tensorflow serving上面,需要自己组装物品特征作为input 然后请求tf serving,好像没有看见如何设置只导出具体某些字段



就是训练的时候有用户的和物品的特征请求时只需要用户的input,还是说这样的话要给物品的input设置为空之类的?


参考回答:

参考文档https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/predict/input_output.html 看一下你的模型的输入


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/503281?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO


问题三:机器学习PAI训练的时候有特征有物品的那些id,要为某个用户推荐时,请求模型那边是就带用户的参数?


机器学习PAI训练的时候有特征有物品的那些id啊之类的,那我部署到tensorflow serving上之后,要为某个用户推荐时,请求模型那边是就带用户的参数?训练时物品的那些直接置空或者就填默认值这样吗?


参考回答:

部署到tensorflow serving上面,需要自己组装物品特征作为input 然后请求tf serving


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/503277?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO


问题四:机器学习PAI试着用movielens的1M数据集 也是loss为负数,怎么解决?


机器学习PAI试着用movielens的1M数据集 也是loss为负数,怎么解决?


参考回答:

错误原因有以下:1.你的任务是预测一个连续的评分值,属于回归任务,因此不能使用默认的分类loss,应该配置回归loss,参考 https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/docs/source/models/regression.md; 2.回归任务的评估指标不应该配置AUC,应该使用回归模型的性能评估通常使用的回归指标,如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等,参考 https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/docs/source/eval.md


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/503275?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO


问题五:机器学习PAI中easyRec有没有将验证集的预测结果保存下来的功能?


机器学习PAI中easyRec有没有将验证集的预测结果保存下来的功能?(分析下为啥负样本比证样本得分高的问题)


参考回答:

用predict 预测一遍,有结果表,predict:https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/predict/MaxCompute%20%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E9%A2%84%E6%B5%8B.html


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/503272?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO

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