CTR-GCN和TE-GCN在各数据集的表现
时间: 2024-10-13 12:01:56 浏览: 50
CTR-GCN (Click Through Rate Graph Convolutional Networks) 和 TE-GCN (Temporal Edge-aware Graph Convolutional Networks) 是两种应用于点击率预测( Click-Through Rate prediction,CTP)的图神经网络模型,它们通常用于处理用户行为序列数据,如电商网站、搜索引擎等场景中的用户浏览、搜索历史。
CTR-GCN 模型利用了图形结构来捕捉用户的兴趣关联,并通过GCN(Graph Convolutional Network)对节点特征(用户和商品)进行编码,以便更好地理解用户的行为模式。它在一些基准数据集上,比如Criteo Kaggle Display Advertising Challenge的数据,能够提高广告点击预测的精度。
TE-GCN 则在此基础上加入了时间维度,考虑了事件发生的顺序和时间间隔,增强了模型对用户动态兴趣变化的理解。这种设计特别适合有时间序列信息的情况,例如推荐系统中的实时推荐。TE-GCN 会在一些注重时间序列依赖的数据集,如京东、淘宝等电商平台的数据集上,展现出优秀的性能。
然而,具体到每个数据集的表现,可能会受到多种因素的影响,包括但不限于数据质量、模型复杂度、超参数调整以及训练策略等。因此,在论文中会提供详细的实验结果对比,常见的评估指标有AUC(Area Under the ROC Curve)、Precision@K等。如果你想知道具体的排名或数值,建议查阅相关的研究论文或者官方发布的性能报告。
相关问题
st-gcn训练自己的数据集
要训练ST-GCN模型使用自己的数据集,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备数据集:首先,你需要准备一个包含动作示例的数据集。这个数据集可以是你自己收集的,也可以是从其他来源获取的。确保数据集中的每个示例都包含一个动作的骨骼姿势信息和相应的标签。
2. 提取骨骼姿势:使用AlphaPose或其他类似的工具从视频中提取骨骼姿势。确保你的数据集中包含了每个动作示例的骨骼姿势序列。
3. 标记动作帧:对于每个动作示例,手动标记每个动作帧的标签。这将帮助模型学习动作的时序信息。
4. 数据预处理:对数据集进行预处理,包括将骨骼姿势序列转换为适合ST-GCN模型输入的格式。你可以根据ST-GCN的要求进行相应的处理,比如调整帧数、归一化等。
5. 构建训练集和验证集:将数据集划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型的参数,验证集用于评估模型的性能和调整超参数。
6. 训练ST-GCN模型:使用训练集对ST-GCN模型进行训练。你可以使用已经预训练的Tiny-YOLO oneclass-和SPPE模型作为基础模型,然后在此基础上进行微调。
7. 调整超参数:根据验证集的性能,调整模型的超参数,比如学习率、批大小等,以进一步提高模型的性能。
8. 评估模型:使用验证集对训练好的模型进行评估,计算模型在动作识别任务上的准确率或其他指标。
9. 应用模型:一旦模型训练完成并通过验证集的评估,你可以将该模型应用于新的未见过的数据上,进行动作识别任务。
请注意,在训练自己的数据集时,你需要确保数据集的质量和多样性,以获得更好的模型性能。此外,你还可以参考引用中提供的文章链接,了解更多关于ST-GCN模型训练自己的数据集的详细步骤。
用coco数据集训练st-gcn
对于使用COCO数据集训练ST-GCN(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks)模型,你需要完成以下步骤:
1. 数据准备:从COCO数据集中提取出包含人体姿势信息的图像。COCO数据集提供了标注了人体关键点的图像,你可以使用这些关键点来表示人体姿势。
2. 数据预处理:对于每个图像,你需要将关键点坐标转换为关节点的三维坐标表示。这可以通过将每个关节点的二维坐标映射到图像平面上来实现。
3. 构建图形:使用关节点的三维坐标来构建图形结构。ST-GCN使用图形结构来建模人体姿势的时空关系。你可以根据关节点之间的距离或连接关系来构建图形。
4. 特征提取:基于构建的图形结构,你可以使用ST-GCN模型提取人体姿势的时空特征。ST-GCN模型采用了时空图卷积操作,可以有效地捕捉动作序列中的时空信息。
5. 训练模型:使用预处理的数据和特征提取的结果,你可以将ST-GCN模型进行训练。训练过程中,你可以使用COCO数据集中提供的标注信息来监督模型的学习。
6. 模型评估:训练完成后,你可以使用测试集数据对训练好的ST-GCN模型进行评估。评估指标可以包括准确率、召回率等。
请注意,以上步骤仅为一般步骤,具体实现可能因应用场景和需求而有所不同。此外,ST-GCN模型的训练可能需要较大的计算资源和时间,因此你可能需要考虑使用GPU加速和分布式训练等技术来加快训练过程。
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