Zum Hauptinhalt springen

DistilledCTR: Accurate and scalable CTR prediction model through model distillation

Jose, Aljo ; Shetty, Sujala D.
In: Expert Systems with Applications, Jg. 193 (2022-05-01), S. 116474-116474
Online unknown

Titel:
DistilledCTR: Accurate and scalable CTR prediction model through model distillation
Autor/in / Beteiligte Person: Jose, Aljo ; Shetty, Sujala D.
Link:
Zeitschrift: Expert Systems with Applications, Jg. 193 (2022-05-01), S. 116474-116474
Veröffentlichung: Elsevier BV, 2022
Medientyp: unknown
ISSN: 0957-4174 (print)
DOI: 10.1016/j.eswa.2021.116474
Schlagwort:
  • Artificial Intelligence
  • General Engineering
  • Computer Science Applications
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: OpenAIRE
  • Rights: CLOSED

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

oder
oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

oder
oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.

xs 0 - 576
sm 576 - 768
md 768 - 992
lg 992 - 1200
xl 1200 - 1366
xxl 1366 -