我机器学习PAI的seq1,seq2特征有进入senet吗?比如我写的配置类似
feature_groups {
group_name: "all"
feature_names: "a"
feature_names: "b"
feature_names: "c"
feature_names: "d"
wide_deep: DEEP
sequence_features: {
group_name: "seq1"
allow_key_search: false
need_key_feature:false
allow_key_transform:false
transform_dnn:false
tf_summary: false
seq_att_map: {
key: "item1"
hist_seq: "item_seq1"
}
}
sequence_features: {
group_name: "seq2"
allow_key_search: false
need_key_feature:false
allow_key_transform:false
transform_dnn:false
tf_summary: false
seq_att_map: {
key: "item2"
hist_seq: "item_seq2"
}
}
backbone {
blocks {
name: 'all'
inputs {
feature_group_name: 'all'
}
input_layer {
only_output_feature_list: true
}
}
blocks {
name: "senet"
inputs {
block_name: "all"
}
keras_layer {
class_name: 'SENet'
senet {
reduction_ratio: 4
}
}
}
是的,你的配置中包含了seq1和seq2特征进入senet。在backbone部分,你定义了一个名为"senet"的block,它的输入是从"all" block中获取的。
是的,你的配置中包含了将seq1和seq2特征输入到SENet模块。在backbone部分,你定义了一个名为"senet"的块,并将"all"块作为输入。然后,你使用KerasLayer将SENet层添加到"senet"块中。
你这样写就是做要attention之后再进senet,一般sequence不需要进senet,建议分开配 ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
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