机器学习PAI报一个问题：我DSSM负采样版本，请问这个问题咱们有碰到过吗？
机器学习PAI报一个问题：我DSSM负采样版本，user tower输入两个特征：gender（F, M, UNKNOWN，共3种）与age_level（[1, 17], [18, 24], ..., UNKOWN，共11种），item tower一个特征：item_id。我们输入数据都提前补好了缺失值，gender的hash_bucket_size设的200(unique value有3个)，age_level的hash_bucket_size设为300。我们预期上user tower产生33种不同的user embedding，但是实际上有一些样本attr被hash到同一个bucket里去了，只有30种不同的user embedding，导致他们虽然feature不同但是embedding相同，请问这个问题咱们有碰到过吗？
看上图，gender一样age_level不一样，但是embedding一样，看起来是age_level被hash到同一个bucket了
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确实是一样的，这种取值有限的，要么用个vocab_dict或者EmbeddingVariable好了 可以防止冲突，或者干脆设置的大一些，比如1000
这说明，大多数未知年龄的，都把他当做25-29 的年龄来处理（应该出现概率高）。看起来也有道理啊，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”2023-11-30 20:58:25赞同 展开评论 打赏 -
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。您在机器学习PAI中遇到的这个问题，是因为使用了相同的hash函数和哈希桶大小对不同的特征进行了哈希处理。在这种情况下，即使输入数据不同，但它们可能被哈希到同一个桶里，导致生成的embedding相同。
为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：
增大hash_bucket_size：
- 尝试增加
hash_bucket_size值，确保每个特征都有足够的空间来分散其哈希结果。
- 尝试增加
使用独立的哈希函数或参数：
- 对于不同的特征，使用不同的哈希函数或者为每个特征设置不同的哈希参数，以减少冲突的可能性。
使用多层哈希：
- 如果单层哈希仍然无法解决问题，可以考虑使用多层哈希技术，例如两层或多层哈希，以进一步减少冲突。
使用其他编码方式：
- 考虑使用其他的特征编码方式，如独热编码（one-hot encoding）或基于树的方法（如决策树或随机森林），这些方法可能会提供更好的区分能力。
调整特征组合：
- 确保您的组合特征是有效的，并且包含所有必要的信息。如果需要，可以尝试使用不同的特征组合方式。
检查代码实现：
- 检查您的代码实现，确保哈希过程正确无误，没有逻辑错误。
2023-11-30 14:15:59赞同 展开评论 打赏 -
天下风云出我辈，一入江湖岁月催，皇图霸业谈笑中，不胜人生一场醉。检查数据集和特征设置是否合理，并确保模型在训练过程中没有发生过拟合的情况。
同时，您可以尝试调整特征的hash_bucket_size来增加不同特征的区分度，从而避免相似特征被哈希到同一个bucket中。训练模型文档可以参考这个：https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/xgboost-train
---来自XGBoost训练文档2023-11-30 13:33:32赞同 展开评论 打赏
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