pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN，最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构：136-> 64-> 16-> 1，ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失（火车） 损失（评估） ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6

NDCG 的一种直接实现，一种衡量排名质量的方法，它严格遵循https://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain的定义。

硕士研究生 我的第一个github项目