关于结果

[DoubleYing]

想问一下您，在taobao ad数据集上，最终的AUC是能够得到论文中结果的嘛？ 因为我按照您的这个流程走下来，使用了5%的ad数据集（受硬件环境限制），但是最后AUC只有0.5+， 我就很怀疑是我哪里没有弄对吗？

[shenweichen]

可以看下readme里最后一段关于dsin的一些解释，dsin在我们离线实验的数据集偶然会出现loss变成nan的情况，怀疑是和参数的初始化有关系，这种情况下训练的到的auc很有可能是0.5+。建议观察下训练开始时的loss情况，如果出现异常请停止训练重新开始。

[DoubleYing]

嗯，感谢您的回复，我增大了数据集，使用了25%的ad数据，结果能达到0.6+了。

但是，我仍然有一个问题，就是在Session Interest Interacting Layer，您的论文中是用了Bi-LSTM来做的，我觉得换成其他模块，比如self-attention应该也能达到同样的效果吧，但是好像结果并不理想，在训练过程中loss持续升高，这让我很费解。 或许您能给我一些建议来解决这个问题吗？

[649435349]

嗯，感谢您的回复，我增大了数据集，使用了25%的ad数据，结果能达到0.6+了。

但是，我仍然有一个问题，就是在Session Interest Interacting Layer，您的论文中是用了Bi-LSTM来做的，我觉得换成其他模块，比如self-attention应该也能达到同样的效果吧，但是好像结果并不理想，在训练过程中loss持续升高，这让我很费解。 或许您能给我一些建议来解决这个问题吗？

不好意思来晚了。。 我自己实验的时候换成 self-attention 会略跌一点，而且每个模块（Bi-LSTM or CNN or self-attention）应该有自己的特殊作用，主要看你想做什么。我们想捕捉用户的 session interest 的渐进和演化，那似乎用 Bi-LSTM 会更贴切这个目标；想捕捉用户 session interest 之间的关系，那 self-attention 更合适。当然我是感觉前者更合适哈。

[DoubleYing]

嗯，感谢您的回复，我增大了数据集，使用了25%的ad数据，结果能达到0.6+了。 但是，我仍然有一个问题，就是在Session Interest Interacting Layer，您的论文中是用了Bi-LSTM来做的，我觉得换成其他模块，比如self-attention应该也能达到同样的效果吧，但是好像结果并不理想，在训练过程中loss持续升高，这让我很费解。 或许您能给我一些建议来解决这个问题吗？

不好意思来晚了。。 我自己实验的时候换成 self-attention 会略跌一点，而且每个模块（Bi-LSTM or CNN or self-attention）应该有自己的特殊作用，主要看你想做什么。我们想捕捉用户的 session interest 的渐进和演化，那似乎用 Bi-LSTM 会更贴切这个目标；想捕捉用户 session interest 之间的关系，那 self-attention 更合适。当然我是感觉前者更合适哈。

嗯，我也是想要去学习兴趣的演化过程，然后是对Bi-LSTM有疑问，就是它学习了两个方向的演化，这不存在泄漏未来信息的问题吗？（self-attention是可以通过mask避免未来信息泄漏的问题的吧。） 所以我才想去尝试更改这个模块。 如果按照您的实验结果是略跌一点，那可能是我修改代码的问题，因为我始终停留在了0.5+，T-T 最后，也感谢您的回复。

[649435349]

嗯，感谢您的回复，我增大了数据集，使用了25%的ad数据，结果能达到0.6+了。 但是，我仍然有一个问题，就是在Session Interest Interacting Layer，您的论文中是用了Bi-LSTM来做的，我觉得换成其他模块，比如self-attention应该也能达到同样的效果吧，但是好像结果并不理想，在训练过程中loss持续升高，这让我很费解。 或许您能给我一些建议来解决这个问题吗？

不好意思来晚了。。 我自己实验的时候换成 self-attention 会略跌一点，而且每个模块（Bi-LSTM or CNN or self-attention）应该有自己的特殊作用，主要看你想做什么。我们想捕捉用户的 session interest 的渐进和演化，那似乎用 Bi-LSTM 会更贴切这个目标；想捕捉用户 session interest 之间的关系，那 self-attention 更合适。当然我是感觉前者更合适哈。

嗯，我也是想要去学习兴趣的演化过程，然后是对Bi-LSTM有疑问，就是它学习了两个方向的演化，这不存在泄漏未来信息的问题吗？（self-attention是可以通过mask避免未来信息泄漏的问题的吧。） 所以我才想去尝试更改这个模块。 如果按照您的实验结果是略跌一点，那可能是我修改代码的问题，因为我始终停留在了0.5+，T-T 最后，也感谢您的回复。

其实在 NLP 里面也经常有这样的疑问，不过确实双向模型一般比单向好，可能确实有顺序关系。泄漏未来信息只要不是透露 label 相关的信息就行。如果是0.5+，可以重跑或者去掉 bias encoding 试试，我们会持续跟进这个问题~ 多谢关注~