结构调整

README.md

@@ -351,15 +351,15 @@
         - [Xavier初始化](推荐/DeepFM.md#L164)
         - [He初始化](推荐/DeepFM.md#L164)
 - YoutubeNet
-    - [变长数据如何处理的](推荐/YoutubeNet.md#L164)
-    - [input是怎么构造的](推荐/YoutubeNet.md#L164)
-    - [最后一次点击实际如何处理的](推荐/YoutubeNet.md#L164)
-    - [output的是时候train和predict如何处理的](推荐/YoutubeNet.md#L164)
-    - [如何进行负采样的](推荐/YoutubeNet.md#L164)
-    - [item向量在softmax的时候你们怎么选择的](推荐/YoutubeNet.md#L164)
-    - [Example Age的理解](推荐/YoutubeNet.md#L164)
-    - [什么叫做不对称的共同浏览（asymmetric co-watch）问题](推荐/YoutubeNet.md#L164)
-    - [整个过程中有什么亮点？有哪些决定性的提升](推荐/YoutubeNet.md#L164)
+    - [变长数据如何处理的](推荐/YouTubeNet.md#L164)
+    - [input是怎么构造的](推荐/YouTubeNet.md#L164)
+    - [最后一次点击实际如何处理的](推荐/YouTubeNet.md#L164)
+    - [output的是时候train和predict如何处理的](推荐/YouTubeNet.md#L164)
+    - [如何进行负采样的](推荐/YouTubeNet.md#L164)
+    - [item向量在softmax的时候你们怎么选择的](推荐/YouTubeNet.md#L164)
+    - [Example Age的理解](推荐/YouTubeNet.md#L164)
+    - [什么叫做不对称的共同浏览（asymmetric co-watch）问题](推荐/YouTubeNet.md#L164)
+    - [整个过程中有什么亮点？有哪些决定性的提升](推荐/YouTubeNet.md#L164)
 - Wide&Deep
 - MLR
 - Neural Network全家桶

推荐/DeepFM.md

@@ -5,8 +5,8 @@ DNN是DeepFM中的一个部分，DeepFM多一次特征，多一个FM层的二次
 DeepFM对Wide&Deep中的Wide层进行了优化，增加了交叉特征
 
 # 你在使用deepFM的时候是如何处理欠拟合和过拟合问题的？
-欠拟合：增加deep部分的层数，增加epoch的轮数，增加learning rate，增加正则化力度
-过拟合：在deep层直接增加dropout的率，减少epoch轮数，增加更多的数据，减少正则化力度，shuffle数据
+- 欠拟合：增加deep部分的层数，增加epoch的轮数，增加learning rate，增加正则化力度
+- 过拟合：在deep层直接增加dropout的率，减少epoch轮数，增加更多的数据，减少正则化力度，shuffle数据
 
 # DeepFM怎么优化的？
 - embedding向量可以通过FM初始化