Comments (5)
한번 확인해볼게요. 제가 구현할 때는 ml-100k,1m,20m에서 lightFM보다 대강 5퍼센트 정도 일관되게 좋았었습니다. 그리고 이 성능차이는 buffalo에서는 adam optimizer를 써서 생기는 것 같았어요.
저렇게 차이가 나는 건 이상하네요. 한번 확인해 볼게요.
from buffalo.
-
validation 부분에 오타가 있습니다.
Lines 351 to 363 in 411aecd
no_components=kwargs.get('d')
이 되야 할 것 같습니다. -
buffalo warp는 default regularization이 있고, epoch 100은 너무 큰 값인 것 같습니당.
이걸 수정해도 이유는 모르겠는데, 여전히 잘 되지 않네요...;
buffalo/benchmark/test_accuracy.py 말고 따로 돌려봤을 때는 lightFM도 잘 됩니다.
버팔로는 scipy.sparse_matrix를 입력으로 받기 힘들어서 같은 데이터로 비교는 못 해봤습니다.
from buffalo.
확인 고마워요. BPR로 돌리면 정상적인 수준의 정확도가 나와서 더 이상하네요. 제가 더 살펴보겠습니다.
from buffalo.
@ita9naiwa 문제 수정했습니다. d074757
d074757#diff-8e34054f85758613e7b359c945ef4c8cR361
data를 두 번 전달해서 fit이 이상하게 호출된 것 같아요. 수정하고 정상적인 범주로 학습이 되는거 확인했습니다.
from buffalo.
LightFM에 대한 BPRMF 퍼포먼스 측정도 다시 해서 교정했습니다.
b5e8621
이슈 종료할께요.
from buffalo.
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