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论文下载地址：FightingQuantizationBiasWithBias文章来自本专栏：格子不太方：FightingQuantizationBiaswithBias论文阅读与解析在量化网络领域，本文算是第一批提出bias修正的文章。一、核心：文章认为量化会使网络激活值的均值发生偏移，通过对偏移进行修正，可以有效提高量化模型的性…
发表偏倚（Publicationbias），主要指阳性（统计显著）结果论文较阴性结果论文更容易发表的现象，虽然阳性结果论文在实验设计等质量参数上并不优于阴性结果论文。发表偏倚在临床医学领域较为突出，但其实大多领域都存在。
图1:2006年以后研究推荐系统的bias的论文数量变化趋势Bias的定义和分类如图2所示，推荐系统实际上是一个环路，包括三个组成部分：用户、数据、模型。在环路的每一个部分都会引入bias。我们根据bias产生的位置对其进行分类，并分别介绍。
一.背景bias在推荐系统一直是影响性能的一个重要因素，而目前大部分关于这方面的研究主要分为无偏学习和排名调整。主要有3个方向：IPS，主要问题在于评估propensity困难和模型方差太高。Casualembedding，模…
对Bias和Variance的来源的解释Bias：来源于训练集中没有的，测试集中存在的data产生的。.Variance：来源于训练集里有的，但是测试集里没有的，且不应该属于groundtruth的data（这里其实有个假设：就是testdata认为是没有噪音的，完全是groundtruth...
一般解决popularity-bias，我们往往会统计Item的流行度（如作为采样权重），但商品的流行度之所以会影响到用户，是因为用户存在从众心理（Conformity），而每个人的从众心理对每次购买的影响程度都是不同的，换而言之，不能仅从Item的角度建模popularity，应该从user-item交叉的维度去考虑；
论文提出的方法是如下图所示。在主模型之外，另外添加一个浅层网络或线性网络，输入位置特征，设备特征，以及其他能够带来位置偏差的特征，输出为bias分量。在主模型的输出层，例如CTR预估输出logit，激活函数之前，加上浅层网络的bias分量。
RNN的inductivebias是sequentiality和timeinvariance，即序列顺序上的timesteps有联系，和时间变换的不变性（rnn权重共享）看了下[论文笔记]Relationalinductivebiases,deeplearning,andgraphnetwork明白的。
这篇论文和ORBSLAMVIO不同之处在于，它在初始化过程中不考虑accbias的影响，因为通常accbias相对于重力加速度不太可观，作者在论文中用实验表明，初始化过程中，只有当系统有足够的旋转时（超过30度），accbias才能收敛的比较好。
做为最后一篇论文阅读记录，我决定对我目前为止粗读和精读的论文进行一次总结，然后陈述一些个人对该研究领域的见解和想法。首先，总结一下论文，推荐系统中的偏差和不公平现象是随着推荐算法的诞生就与生俱来的，而
论文下载地址：FightingQuantizationBiasWithBias文章来自本专栏：格子不太方：FightingQuantizationBiaswithBias论文阅读与解析在量化网络领域，本文算是第一批提出bias修正的文章。一、核心：文章认为量化会使网络激活值的均值发生偏移，通过对偏移进行修正，可以有效提高量化模型的性…
发表偏倚（Publicationbias），主要指阳性（统计显著）结果论文较阴性结果论文更容易发表的现象，虽然阳性结果论文在实验设计等质量参数上并不优于阴性结果论文。发表偏倚在临床医学领域较为突出，但其实大多领域都存在。
图1:2006年以后研究推荐系统的bias的论文数量变化趋势Bias的定义和分类如图2所示，推荐系统实际上是一个环路，包括三个组成部分：用户、数据、模型。在环路的每一个部分都会引入bias。我们根据bias产生的位置对其进行分类，并分别介绍。
一.背景bias在推荐系统一直是影响性能的一个重要因素，而目前大部分关于这方面的研究主要分为无偏学习和排名调整。主要有3个方向：IPS，主要问题在于评估propensity困难和模型方差太高。Casualembedding，模…
对Bias和Variance的来源的解释Bias：来源于训练集中没有的，测试集中存在的data产生的。.Variance：来源于训练集里有的，但是测试集里没有的，且不应该属于groundtruth的data（这里其实有个假设：就是testdata认为是没有噪音的，完全是groundtruth...
一般解决popularity-bias，我们往往会统计Item的流行度（如作为采样权重），但商品的流行度之所以会影响到用户，是因为用户存在从众心理（Conformity），而每个人的从众心理对每次购买的影响程度都是不同的，换而言之，不能仅从Item的角度建模popularity，应该从user-item交叉的维度去考虑；
论文提出的方法是如下图所示。在主模型之外，另外添加一个浅层网络或线性网络，输入位置特征，设备特征，以及其他能够带来位置偏差的特征，输出为bias分量。在主模型的输出层，例如CTR预估输出logit，激活函数之前，加上浅层网络的bias分量。
RNN的inductivebias是sequentiality和timeinvariance，即序列顺序上的timesteps有联系，和时间变换的不变性（rnn权重共享）看了下[论文笔记]Relationalinductivebiases,deeplearning,andgraphnetwork明白的。
这篇论文和ORBSLAMVIO不同之处在于，它在初始化过程中不考虑accbias的影响，因为通常accbias相对于重力加速度不太可观，作者在论文中用实验表明，初始化过程中，只有当系统有足够的旋转时（超过30度），accbias才能收敛的比较好。
做为最后一篇论文阅读记录，我决定对我目前为止粗读和精读的论文进行一次总结，然后陈述一些个人对该研究领域的见解和想法。首先，总结一下论文，推荐系统中的偏差和不公平现象是随着推荐算法的诞生就与生俱来的，而
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