开发者社区 > 大数据与机器学习 > 人工智能平台PAI > 正文

我的机器学习PAI序列特征就像示例一样做一个attention再进入模型,这样可以吗?

我的机器学习PAI序列特征就像示例一样做一个attention再进入模型,我现在想把所有特征进模型之前加个senet模块,比如示例中的group name:"user"是否包含下面的seq_fea 这样可以吗? 661ea6bff08a71590758b3849c106328.png

展开
收起
cuicuicuic 2024-01-04 15:55:25 30 0
3 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 是的,你可以在所有的特征进入模型之前添加一个 SENet(Squeeze-and-Excitation Network)模块。SENet 是一种深度学习模型,它可以学习特征的重要性,然后根据重要性对特征进行加权,从而提高模型的性能。

    在你的情况下,你可以为每个特征组(如 "user")创建一个 SENet 模块。然后,你可以将每个特征组的原始特征输入到对应的 SENet 模块中,得到加权后的特征,然后再将这些特征输入到你的模型中。

    以下是一个简单的示例,假设你有两个特征组 "user" 和 "item",你可以这样做:

    import torch
    import torch.nn as nn
    
    class SENet(nn.Module):
        def __init__(self, feature_dim):
            super(SENet, self).__init__()
            self.fc1 = nn.Linear(feature_dim, feature_dim // 8)
            self.relu = nn.ReLU()
            self.fc2 = nn.Linear(feature_dim // 8, feature_dim)
            self.sigmoid = nn.Sigmoid()
    
        def forward(self, x):
            x = self.fc1(x)
            x = self.relu(x)
            x = self.fc2(x)
            x = self.sigmoid(x)
            return x
    
    user_features = torch.randn(batch_size, user_feature_dim)
    item_features = torch.randn(batch_size, item_feature_dim)
    
    user_se_module = SENet(user_feature_dim)
    item_se_module = SENet(item_feature_dim)
    
    user_weighted_features = user_se_module(user_features) * user_features
    item_weighted_features = item_se_module(item_features) * item_features
    
    model_input = torch.cat([user_weighted_features, item_weighted_features], dim=1)
    

    在这个示例中,我们首先创建了两个 SENet 模块,一个用于 "user" 特征,另一个用于 "item" 特征。然后,我们将每个特征组的原始特征输入到对应的 SENet 模块中,得到加权后的特征。最后,我们将这两个加权后的特征连接起来,作为模型的输入。

    2024-01-05 11:00:33
    赞同 展开评论 打赏
  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    可以的,你可以在序列特征进入模型之前添加SENet模块。首先,你需要将"user"分组的特征提取出来,然后将这些特征输入到SENet模块中。以下是一个示例代码:

    import torch
    import torch.nn as nn
    from torchvision.models import resnet50
    
    # 假设你已经定义了一个SENet模块
    class SENet(nn.Module):
        def __init__(self, channel, reduction=16):
            super(SENet, self).__init__()
            self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
            self.fc = nn.Sequential(
                nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
                nn.Sigmoid()
            )
    
        def forward(self, x):
            b, c, _, _ = x.size()
            y = self.avg_pool(x).view(b, c)
            y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
            return x * y.expand_as(x)
    
    # 假设你的数据是seq_fea,形状为(batch_size, num_features)
    seq_fea = torch.randn(32, 128)
    
    # 提取"user"分组的特征
    user_features = seq_fea[:, :64]  # 假设"user"特征在前64个通道
    
    # 将"user"特征输入到SENet模块中
    senet = SENet(channel=64)
    user_features_senet = senet(user_features.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1))
    
    # 将SENet处理后的特征与原始特征拼接
    seq_fea_senet = torch.cat((seq_fea[:, 64:], user_features_senet.squeeze(-1).squeeze(-1)), dim=1)
    
    # 现在你可以将seq_fea_senet作为输入进入你的模型
    

    请注意,这个示例代码仅用于说明如何将SENet模块应用于特定分组的特征。你需要根据你的实际数据和模型结构进行相应的调整。

    2024-01-04 22:06:51
    赞同 展开评论 打赏
  • 这样配应该也是可以的,你试下。序列做attention也可以使用DIN组件 ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

    2024-01-04 18:53:12
    赞同 展开评论 打赏

热门讨论

热门文章

相关电子书

更多
大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用 立即下载
阿里巴巴机器学习平台AI 立即下载
机器学习及人机交互实战 立即下载