#关于pair-wise算法rankNe

    rankNet会先通过s_i=f(x_i; w)计算文档x_i的分数s_i, 然后通过sigmoid(s_i - s_j)将文档x_i和x_j的分数差映射到0~1之间,以表示文档x_i排位高于x_j的概率。
    想请教各位大佬:
    1.计算文档分数的时候,不考虑query吗?如果不考虑,那它的作用是什么呢?仅仅是用来分group吗?
    2.这里虽然是排序任务,但是还是先回归出文档分数,然后进行排序,我感觉本质上还是回归任务。那排序为什么会作为一个和回归、分类并列的任务呢?

#百度#阿里#腾讯#字节#美团#亚马逊#谷歌#英伟达#拼多多#米哈游#蚂蚁#妙鸭相机
全部评论

相关推荐

DBsan:我也遇到过好的HR,全程友好交流。这年头基本的礼貌和尊重为什么好多HR都做不到
找工作时遇到的神仙HR
点赞 评论 收藏
分享
搜索部 首先说下timeline8.18,投递8.19,约一面8.21,晚上一面call约二面8.22,上午二面下午oc周末等待(8.23,8.24)8.25,offer一年前,我还是懵懵懂懂,高考完的暑假,只会提前学学高数,未来的画像是什么?我或许无法预测。开学后,自学Python,接单,无数个客户的ddl,偷偷摸摸一个人找自习的地方,这一步步竟然为后来的我,搭建工程能力的基础。大一上,我也要感谢我的第一位老板,让我接触到了实习,师兄带着我一步步入门,看他们写的飞书文档。大一下,导师带我参与企业项目,这让我渐渐发现,应该去实践,增长见识,而非局限当下,盯着自己的小新pro。不久后,第一波投递开始,结果当然是约面极少。盯着简历上的文字和ssob,我开始思考,确实很多可以去提升。带着些许不甘心,继续沉淀,慢慢的约面也越来越多,有的时候两天7场,准备完就接着下一个日程。这一次,也许是刚好到位吧,比较match,面试答的流利,关关难关关过,成为度孝子展望未来,依然是重重挑战,果然只有收到offer的那一刻是开心的。愿在百度星海拆解的每一段代码,都能成为丈量宇宙的诗行;此志终赴星河,而今迈步重铸天阶。屏幕前的你们,在无数个向星海奔赴的日夜,一定一定,会在未来化作群星回响的征程——请永远相信此刻埋首耕耘的自己!!!
一天三顿半:???百度提前批发 offer了?不是统一和正式批排序完再发吗我靠
百度求职进展汇总
点赞 评论 收藏
分享
09-28 17:38
门头沟学院 Java
点赞 评论 收藏
分享
评论
1
2
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务