参数优化:Wide部分通过带L1正则项的ftrl优化,Deep部分通过AdaGrad优化。按照学习率*梯度,自减更新各参数 监测代价函数变化情况 用参数预测:用学习后的参数向量和Embedding矩阵,通过deep部分和wide部分计算,预测出概率最大的类别 开发多线程并行打分机制,并将1个batch拆分成更小的批次并发计算 模型增量更新:每次前1个模型...
基本概念介绍在正式介绍wide&deep模型之前有必要先介绍两个概念,它们是推荐与搜索排序建模的目标,它们就是Memorization和Generalization。可以说创造Wide&Deep模型的初衷就是为了在推荐系统中达到这两个…
1、像上面说的,这个模型的wide和deep端接收的特征是不一样的, wide端一般会接收一些重要的交互特征,高维的稀疏离散特征; 而deep端接收的是一些连续特征 2、这两端用的梯度下降的方式不一样, wide段用的是那种带有L1正则的那种方式,L1有特征选择的作用, 注重稀疏性些; deep端用的就是普通的梯度下降方式 3、wid...
Wide & Deep的核心思想是:Wide模型用来从训练数据中学得出现频率高的特征或者特征组合,即模型的 memorization能力;Deep模型则用来从训练数据中学得出现频率低或者没出现过的特征组合,即generalization能力。通过将Wide模型和Deep模型进行联合训练,能够实现高效的推荐,特别是对于输入数据稀疏的场景。 图1. Wide & Deep模型...
Wide & Deep是专门为推荐系统点击率预估而设计的一个种联合模型。 1. 点击率预估 点击率预估是对每次广告点击情况作出预测,可以输出点击或者不点击,也可以输出该次点击的概率,后者有时候也称为pClick。 点击率预估问题就是一个二分类的问题,在机器学习中可以使用逻辑回归作为模型的输出,其输出的就是一个概率值,我...
Wide&Deep Wide&Deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力(memorization)和 DNN 模型的泛化能力(generalization),在训练过程中同时优化 2 个模型的参数,从而达到整体模型的预测能力最优。 记忆(memorization)即从历史数据中发现item或者特征之间的相关性。
是wide模型的权重向量, 是用于最终激活函数 的权重。 Wide&Deep模型把单输入层的Wide部分与由Embedding层和多隐层组成的Deep部分连接起来,一起输入最终的输出层。单层的Wide部分善于处理大量稀疏的id类特征;Deep部分利用神经网络表达能力强的特点,进行深层的特征交叉,挖掘藏在特征背后的数据模式。最终,利用逻辑回归模型...
图1. Wide & Deep模型结构 如图1的模型结构图,左侧是wide模型(memorization),使用基础的线形模型,包括基础特征 x 和交叉特征ϕ(x) ,其中, 上式含义为将feature共同出现作为一个新的特征,c_ki 表征x_i 是否目标feature的组合集合中,如 'AND(gender=female,language=en)',那么c_ki 包括gender=female、langua...
著名的推荐模型Wide & deep就是出自这篇论文,这个模型因为实现简单,效果不俗而在各大公司广泛应用。因此它同样也可以认为是推荐领域的必读文章之一。长文预警,建议先马后看。摘要 在大规模特征的场景当中,我们通常(2016年之前)是使用将非线性特征应用在线性模型上的做法来实现的,使用这种方式,我们的输入会是一...
1、 Wide & Deep Wide & Deep的核心思想是:Wide模型用来从训练数据中学得出现频率高的特征或者特征组合,即模型的 memorization能力;Deep模型则用来从训练数据中学得出现频率低或者没出现过的特征组合,即generalization能力。通过将Wide模型和Deep模型进行联合训练,能够实现高效的推荐,特别是对于输入数据稀疏的场景。