从loss可以看到 这个结果不好,实际使用中需要调整。 #训练好的模型预测测试集 test_x = tests.drop('label', axis=1).values test_pred = predict(test_x) test_label = tests['label'].values acc = accuracy_score(test_pred, test_label) print('accuracy:',acc)...
Dense, Dropout, InputfrommodulesimportResidual_UnitsclassDeep_Crossing(Model):def__init__(self, feature_columns, hidden_units, res_dropout=0., embed_reg=1e-6):"""Deep&Crossing
Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型: 一个DCN模型从嵌入和堆积层开始,接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络,之后是最后的组合层,它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图: 嵌入和堆叠层我们考虑具有离散和连续特征的输入数据。在网络规模推荐系统中,如CTR预测,输入主要是分类特征,如“country=u...
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(32) 训练模型 net = DeepCrossing(emb_dim=128, emb_shapes=[3439,301], residual_units=[256,128,64], feature_dims=len(resDF.columns)-3) net.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.01...
Deep&Cross模型,简称DCN。DCN模型的输入是稠密和稀疏向量,可以自动进行特征学习,有效捕捉有限度的特征交互,学习高度非线性的特征之间的交互,无需复杂繁琐的特征工程和详细的特征搜索,并且具备较低的计算成本。模型的整体结构图如下: DCN模型 DCN模型整体结构比较简单,下面分别进行描述。
Deep Crossing[1]是微软在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型,Deep Crossing的网络结构对传统的FNN(Feedforward Neural Network)网络结构做了一些优化,使得其能够更适合处理CTR问题。文章距离现在已经比较久远,但是其思想在深度网络的发展过程中有着重要的指导意义。由LR模型中的特征工程,以及FM的成功经验来看...
第四部分,我们讲一下地图 ranking 模型,目前来说,有两种演化的分支,一个就是以 W&D 为起点的演化分支,另外一个以 DeepCross 为起点的演化分支; 第五部分,也是最后一部分,我们对第一个演化分支也做了一个改进模型,核心思想是,FFM 模型怎么做成深度网络版本的,我们给出了一个新的版本。
模型简介 从网络结构上面来看,该模型是非常简单明了的,特征分为类别型与数值型,类别型特征经过 embedding 之后与数值型特征直接拼接作为模型的输入。所有的特征分别经过 cross 和 deep 网络,如果把这两个网络看作特征提取的话,经过提取后的特征向量拼接之后是常规的二分类,如果训练数据是曝光和点击,最后输出的就可以...
**算法:**DeepFM、Deep&Cross、xDeepFM、AutoInt 代码地址:https://github.com/NELSONZHAO/zhihu/tree/master/ctr_models 注:本文的重点在于如何通过tensorflow2.0实现各类ctr模型,数据的特征工程方面、模型调参方面不作为本文重点,因此仅仅采用了小批量数据集进行算法demo测试;算法的超参方面也都是一些...
Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型: 一个DCN模型从嵌入和堆积层开始,接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络,之后是最后的组合层,它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图: 嵌入和堆叠层 我们考虑具有离散和连续特征的输入数据。在网络规模推荐系统中,如CTR预测,输入主要是分类特征,如“country...