The historical behavior length problem

[wytzzz]

• 问题描述:
  在用其他数据集训练DIEN时,当样本历史行为长度<=1时,训练阶段报错.
• 问题分析:
  在auxiliary_losss函数中,将GRU的输出h_states(h(t)分别与嵌入向量click_seq(e(t+1)),noclick_seq(e'(t+1))进行concat作为auxiliary_net的输入. 调用auxiliary_losss的传入参数如下:
  aux_loss_1 = self.auxiliary_loss(rnn_outputs[:, :-1, :], self.item_his_eb[:, 1:, :], self.noclk_item_his_eb[:, 1:, :], self.mask[:, 1:], stag="gru")
  rnn_outputs的第2个维度取[:-1],item_his_eb和noclk_item_his_eb的第二个维度取[1:]这样做为了将h(t)和e(t+1),e'(t+1)方便的concat在一起.但是这里假设了所有输入样本的历史行为长度>=2.如果历史行为长度<2,则[1:]取到的切片为空,导致后面的reshape报错.
• 问题解决:
  作者在DataIterator的初始化参数中提供了minlen=None参数,只需要将该参数设置为1即可.
  if self.minlen != None: if len(mid_list) <= self.minlen: continue