lfm

参考基于矩阵分解的推荐算法

关于超参数

• 学习率一般从0.01开始往上和往下进行试探，样本量不同，最优学习率也不同
• 试验中学习率是否随着iteration的增加而衰减，对效果影响不大
• 如果出现NaN，很可能是因为你的学习率设大了，调小一些
• 正则系数从0.01开始调

关于并行训练

模型参数是用slice存储的，相比于map它有2个优势：

1. 节约内存
2. go里面slice并发读写不会panic，但map会。当然不加锁地并发读写slice会存在脏读脏写的问题，但这点数据不一致对模型收敛不会造成影响（看图），分布式训练框架也都是这么干的。