2019 - CosRec:2D Convolutional Neural Networks for Sequential Recommendation中提出的模型,其训练集是如何划分,什么数据用于训练,什么数据用于测试
时间: 2024-03-29 07:41:07 浏览: 10
在2019 - CosRec中,作者使用了两个数据集进行模型训练和测试。第一个数据集是MovieLens 1M数据集,包含6040位用户对3900部电影的评分,评分范围为1到5分。该数据集中的评分数据被随机划分为训练集和测试集,其中80%的数据用于训练,20%的数据用于测试。
第二个数据集是Beauty数据集,包含121959个用户对105390个美容产品的评分,评分范围为1到10分。该数据集中的评分数据被按照时间顺序划分为训练集和测试集,其中前80%的数据用于训练,后20%的数据用于测试。
在训练过程中,模型使用训练集中的数据进行训练,并通过测试集中的数据来评估模型的性能。
相关问题
mobilenets: efficient convolutional neural networks for mobile vision applications
Mobilenets是一种高效的卷积神经网络,专门用于移动视觉应用。它采用了深度可分离卷积来减少计算量和参数数量,从而使得在移动设备上运行时速度更快,占用更少的存储空间。这使得Mobilenets成为在移动设备上进行实时图像分类、目标检测和语义分割等任务的理想选择。
csrnet: dilated convolutional neural networks for understanding the highly congested scenes
CSRNet是一篇名为"dilated convolutional neural networks for understanding the highly congested scenes"的论文,主要研究高密度场景下的人流量问题,通过使用膨胀卷积神经网络(也称空洞卷积神经网络)进行人群数量的估计。