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模型热启动是指在在线学习过程中，定时恢复（restore）离线周期训练模型，以此解决长时间在线学习可能导致的参数漂移问题。除了初始阶段通过加载预训练离线模型来加速在线模型收敛外，我们还加大了热启动的频率，由每周改为每天，这有助于降低pcoc（预测错误率），从而提升模型性能。
2024-06-28 23:25:59赞同 2 展开评论 打赏
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