本期為TechBeat人工智能社區(qū)第486期線上Talk！

北京時間3月30日(周四)20:00，新加坡國立大學(xué)二年級博士生——鄭奘巍的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！他與大家分享的主題是:?“大批量學(xué)習(xí)算法加速推薦系統(tǒng)訓(xùn)練”，屆時將分享點擊率預(yù)測模型。

Talk·信息

主題：大批量學(xué)習(xí)算法加速推薦系統(tǒng)訓(xùn)練

嘉賓：新加坡國立大學(xué)二年級博士生 鄭奘巍

時間：北京時間?3月30日?(周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看

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Talk·介紹

點擊率預(yù)測模型是個性化推薦場景下的一種常用算法。它通常需要學(xué)習(xí)用戶的反饋（點擊、收藏、購買等），而每天在線產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量又是空前龐大的。因此，加快CTR預(yù)估模型的訓(xùn)練速度至關(guān)重要。一般來說，提高訓(xùn)練速度會使用批量訓(xùn)練，不過批量太大會導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確度有所降低。我們的方法通過將批大小從1K擴(kuò)大到128K，將訓(xùn)練時長從原本的12小時，縮短至只需10分鐘，訓(xùn)練提速72倍。

本次talk大綱如下：

1. 背景知識

2. 方法動機(jī)

3. 方法詳解

4. 實驗結(jié)果

5. 未來方向

Talk·預(yù)習(xí)資料

arXiv:?

https://arxiv.org/abs/2204.06240

Github:

https://github.com/bytedance/LargeBatchCTR

Talk·提問交流

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動！留下你的打call??和問題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會給予你相應(yīng)的i豆積分，還會有驚喜獎勵哦！

Talk·嘉賓介紹

目前是新加坡國立大學(xué)二年級博士生，導(dǎo)師為尤洋教授，本科畢業(yè)于南京大學(xué)。研究方向包括機(jī)器學(xué)習(xí)，模型訓(xùn)練加速和計算機(jī)視覺。一作論文獲得 AAAI'23 杰出論文獎。

個人主頁：

https://zhengzangw.github.io/

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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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