网络的优化/训练步骤似乎有点棘手,让我们一步一步讨论。给定输入 x,计算相应的输出。你可能已经注意到,输入 x中的大部分值都是零值,因为用户肯定没有观看和评估数据集中的所有 5953 部电影。因此,建议不要直接使用网络的原始预测。相反,我们必须确定数据输入 x中零值的索引,并将与这些索引相对应的预测向量中的值也设置为零。这种预测操纵极大地减少了网络的训练时间,使网络有机会将训练努力集中在用户实际给出的评分上。
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网络的优化/训练步骤似乎有点棘手,让我们一步一步讨论。给定输入 x,计算相应的输出。你可能已经注意到,输入 x中的大部分值都是零值,因为用户肯定没有观看和评估数据集中的所有 5953 部电影。因此,建议不要直接使用网络的原始预测。相反,我们必须确定数据输入 x中零值的索引,并将与这些索引相对应的预测向量中的值也设置为零。这种预测操纵极大地减少了网络的训练时间,使网络有机会将训练努力集中在用户实际给出的评分上。