《表2 模型超参数设置：基于深度神经网络的多因素感知终端换机预测模型》

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《基于深度神经网络的多因素感知终端换机预测模型》

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用户自然属性编码v的向量维度为40，用户历史换机信息编码r的向量维度为36，行为序列深度特征的向量维度为d，d对模型性能的影响通过实验学习（见3.4节）.训练时，使用随机梯度下降算法调整模型参数，目标函数为交叉熵损失函数.表2给出基于深度神经网络的多因素融合终端换机模型超参数设置.