Talk预告 | 新加坡国立大学郑奘巍 AAAI‘23 杰出论文:大批量学习算法加速推荐系统训练

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本期为TechBeat人工智能社区486线上Talk!

北京时间3月30(周四)20:00新加坡国立大学二年级博士生——郑奘巍的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!

他与大家分享的主题是: “大批量学习算法加速推荐系统训练”,届时将分享点击率预测模型。

Talk·信息

主题:大批量学习算法加速推荐系统训练

嘉宾:新加坡国立大学二年级博士生 郑奘巍

时间:北京时间 3月30日 (周四) 20:00

地点:TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

点击率预测模型是个性化推荐场景下的一种常用算法。它通常需要学习用户的反馈(点击、收藏、购买等),而每天在线产生的数据量又是空前庞大的。因此,加快CTR预估模型的训练速度至关重要。一般来说,提高训练速度会使用批量训练,不过批量太大会导致模型的准确度有所降低。我们的方法通过将批大小从1K扩大到128K,将训练时长从原本的12小时,缩短至只需10分钟,训练提速72倍。

本次talk大纲如下:

1. 背景知识

2. 方法动机

3. 方法详解

4. 实验结果

5. 未来方向

Talk·预习资料

arXiv: 

https://arxiv.org/abs/2204.06240

Github:

https://github.com/bytedance/LargeBatchCTR

Talk·提问交流

在Talk界面下的【交流区】参与互动!留下你的打call和问题,和更多小伙伴们共同讨论,被讲者直接翻牌解答!

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Talk·嘉宾介绍

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郑奘巍

加坡国立大学二年级博士生

目前是新加坡国立大学二年级博士生,导师为尤洋教授,本科毕业于南京大学。研究方向包括机器学习,模型训练加速和计算机视觉。一作论文获得 AAAI'23 杰出论文奖。

个人主页:

https://zhengzangw.github.io/

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