在ODL模型优化过程中，可以采取哪些策略来提高模型的泛化能力？
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为了提高ODL模型的泛化能力，可以采取了以下策略：首先，固定emb层参数，使得在线模型只学习MLP层参数，这有助于缓解模型知识遗忘现象；
其次，实施样本回放策略，通过混合历史离线数据与实时流数据，保证训练样本与预测样本分布的一致性；
再者，采用模型热启动方法，通过定时restore离线周期训练模型来解决数据漂移问题；
最后，调整了ODL的学习率，相较于离线训练，减小学习率也有助于缓解模型过拟合。2024-06-28 23:26:00赞同 2 展开评论 打赏
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