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hard target 包含的信息量（信息熵）很低， soft target包含的信息量大，拥有不同类之间关系的信息（比如同时分类驴和马的时候，尽管某张图片是马，但是soft target就不会像hard target 那样只有马的index处的值为1，其余为0，而是在驴的部分也会有概率。 绝密伏击：阿里ETA模型——实践篇 Reference End-to-End User Behavior Retrieval in Click-Through Rate Prediction Model 再见Attention：建模用户长期兴趣的新范式 阿里ETA (End-to-End Target Attention)模型 书籍推荐 推荐系统技术原理与实践（互联网大厂前沿实践） 京东 ¥59.80 L_hard其实和常规模型是一样的，就是根据训练集的label来学习。 上面公式中c就是正确答案label，也就是计算学生模型的输出结果q和标签c的交叉熵。 L_soft和L_hard分别对应的是样本soft target和hard target。 下面通过手写数字集样本1来对比 soft target和hard target的区别：
采用的具体方法如下： 1、训练复杂的教师模型（teacher model）：先用硬目标（hard target），也就是正常的标签（label）训练大模型。 2、计算软目标（soft target）：利用训练好的大模型来计算软目标（soft target），也就是大模型“软化后”再经过softmax层的输出。 1、应用场景 通常情况下，我们一般都是现在git远端仓库创建项目，然后直接git clone 仓库地址直接本地，这时候就会自动关联本地仓库和远端仓库。当有时候我们需要手动的把本地代码提交到远端，关联到远端的仓库。 … 知乎是一个中文互联网高质量问答社区和创作者聚集的原创内容平台，致力于分享知识、经验和见解，帮助用户找到答案。
剧情概要： 娜塔莎（杨茜·巴特勒 饰）年轻富有，这次专门来到新奥尔良市寻找自己失散多年的退伍的父亲。然而她刚踏入这个城市就遭到了抢劫，失业海员赞斯（尚格·云顿 饰）见义勇为帮她打走了匪徒。娜塔莎见赞斯富有正义感，就聘请他为自己寻找父亲，为存够钱重新出海的赞斯欣然答应.
我们知道 soft target 相比 one-hot label 能表达更丰富的监督信息，因此我们想借鉴 soft target 来帮助学习，提升 minority class 性能。 通过利用 soft target，最终我们也获得了非常大的性能提升，minoirty class accuracy 比之前 SOTA 提高了超过 5%。 1. 如何获得有效的 soft target？ 为了节省时间，DIN中target item给historical item加权或降权的soft-filtering，被替换成Search这种hard-filtering。 SIM采用两阶段法：第1阶段，先拿target item筛选user long behavior sequence，只保留其中与target item相关的item组成SBS；第2阶段，再拿target item在SBS上进行attention，实现用户. 1.复杂的模型先用DM砍成规整的，方方正正的那种 2.先粗划分，再插入——方法——细化 3.砍成好几块后，分开分步进行多区域网格划分，看报错报的是哪一块，再对其砍成好几块，再细化，或者不影响仿真结果就给这一小块进行自动网格划分。
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