是不是我的使用方法不正确？ about alphafm_softmax

[CastellanZhang]

看了一下这个数据，比较特殊，类别105，特征维度5w多，而样本数只有几千，平均到每个类别只有几十个样本。而我的算法采用的是FTRL优化，前提假定样本数相对类别和特征维度是足够多的。
所以对这个数据需要多轮迭代，我算法本身是支持的。或者等价地，直接把训练样本复制多份再训练。同时还要调参，参数很重要。我简单实验了一下，把-w_alpha改成100：
16轮迭代，或者直接把数据复制16倍，测试集acc能到90%以上
32轮，测试集acc能到92%以上
如果轮次更多，或者好好调调参数，应该还能更高。

[hxs91]

噢噢，了解了谢谢~~

[laoma023012]

如何设置迭代次数

[CastellanZhang]

见-im参数说明

[supersush]

您好，最近在学习FTRL算法，FTL的**是每次找到让之前所有损失函数之和最小的参数。我理解这也是为什么它可以做online learning。
既然它每次训练都使损失函数最小，为什么复制样本会得出更优的模型呢？我理解只要训练样本集一次就应该得出在该样本集下的最优模型。
谢谢！

[CastellanZhang]

@supersush ，仔细看一下FTRL迭代公式，最小化的不是之前所有损失函数之和，而是之前所有损失函数的“一阶近似”之和以及附加强凸函数与正则项