Boost)」の日本語参考訳です。はじめにオンライン情報の大幅な増加に伴い、推奨システムは過剰な選択肢の問題に取り組むため不可欠になりました。トポロジーの一例です。(英語))、推奨システムではこれまで結果を利用できませんでした。呼ばれる新しい組込みアクセラレーション命令が含まれます。倍の計算を処理でき、スループットを向上し、レイテンシーを軽減します。詳細は、「低い数値精度でのディープラーニングのトレーニングと推論」を参照してください。精度の推論は、計算パフォーマンスを向上し、メモリー帯域幅の使用を軽減し、キャッシュの局所性を高め、消費電力を軽減できます。パフォーマンス・ゲインが得られました1。推論パフォーマンスを向上するために使用した量子化手法と最適化手法をさまざまなコミュニティーの方々に紹介することです。トラフィックの一部で構成されています。配信するディスプレイ広告のユーザーによるクリックに対応しています。ラベル列は広告がクリックされたかどうかを示します。ディープ部分に供給され、カテゴリー特徴は最初にハッシュされ、埋め込みのためワイド部分とディープ部分の両方に供給されます。ベクトルが使用されます。ワイド部分は線形変換を効率良く使用して特徴間の疎な相互作用を学習し、ディープ部分はフィードフォワード・ニューラル・ネットワークと埋め込み層や複数の隠れ層を使用して特徴の組み合わせを一般化します。Bucket)、埋め込みのためワイド部分とディープ部分の両方に供給されます。ベクトルに変換されます。密ベクトルが取得されます。数値特徴は直接連結されます。なるように選択されます。よって特徴付けられます。ディープグラフを最適化します。使用されるフレームワークによって異なる場合があります。手動で追加する必要があります。フレームワークで既存のツールを使用して事前トレーニング済みモデルを最適化するプロセスを説明します。トレーニング済みのモデルは、次のように最適化されます。よってプルーニングされます。削除して最適化します。左部分には、グラフの最適化されていない部分が含まれています。これらは次のように最適化されます。現在のデータセットで冗長なため削除されます。現在のデータセットに必要ないため削除されます。