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

本期为TechBeat人工智能社区第486期线上Talk！

北京时间3月30日(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

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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

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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

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arXiv: 

https://arxiv.org/abs/2204.06240

Github:

https://github.com/bytedance/LargeBatchCTR

Talk·提问交流

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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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