# Deep部分# 输入层:数值型特征deep_num_features=X[:,:numeric_features]# 输入层:类别型特征embedding层计算deep_emb_features=np.dot(X[:,numeric_features:],deep_W0_E)# 将数值特征和embedding层特征合并计算deep_Z1=np.dot(deep_num_features,deep_W1_N)+np.dot(deep_emb_features,deep_W1_E)+dee...
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,输出层将Wide部分和Deep部分组合起来,形成统一的模型。
2.4、Wide & Deep模型的联合训练(joint training) 联合训练是指同时训练Wide模型和Deep模型,并将两个模型的结果的加权和作为最终的预测结果: P(Y=1∣x)=σ(wTwide[x,ϕ(x)]+wTdeepa(lf)+b)P(Y=1∣x)=σ(wwideT[x,ϕ(x)]+wdeepTa(lf)+b) P\left ( Y=1\mid \mathbf{x} \right )=\si...
wide部分的特征处理和deep部分的特征处理defdata_process(df_train,df_test):# 年龄特征离散化age_groups=[0,25,65,90]age_labels=range(len(age_groups)-1)df_train['age_group']=pd.cut(df_train['age'],age_groups,labels=age_labels)df_test['age_group']=pd.cut(df_test['age'],age_groups,...
本文介绍如何使用 Azure 机器学习设计器中的“训练 Wide & Deep 推荐器”组件来训练推荐模型。此组件基于 Wide & Deep 学习(由 Google 建议)。 “训练 Wide & Deep 推荐器”组件可读取用户-项-分级三元组的数据集,并可选择读取一些用户和项功能。 它返回训练后的 Wide & Deep 推荐器。 然后,可以通过...
Wide & Deep原理 首先我们来看下业内的常用的模型的结构图:这张图源于论文,从左到右分别展示了Wide模型,Wide & Deep模型以及Deep模型。从图上我们也看得出来所谓的Wide模型呢其实就是线性模型,Deep模型是深度神经网络模型。下面结合这张图对这两个部分做一个详细一点的介绍。Wide部分 Wide部分其实就是一个泛化...
其实wide&deep模型本身的结构是非常简单的,对于有点机器学习基础和深度学习基础的人来说都非常的容易看懂,但是如何根据自己的场景去选择那些特征放在Wide部分,哪些特征放在Deep部分就需要理解这篇论文提出者当时对于设计该模型不同结构时的意图了,所以这也是用好这个模型的一个前提。
在Wide & Deep模型中包括两个部分,分别为Wide部分和Deep部分,Wide部分如上图中的最左侧的图(Wide Models)所示,Deep部分如上图中的最右侧的图(Deep Models)所示。 2.1.1. Wide侧模型 Wide侧模型就是一个广义的线性模型,如下图所示: 在这里插入图片描述 ...
deep: 稠密特征,包括real value类型的特征以及embedding后特征 training wide:y=wx+by=wx+b deep:a(l+1)=f(w(l)a(l)+b(l))a(l+1)=f(w(l)a(l)+b(l)) joint:P(Y=1|x)=σ(wTwide[x,ϕ(x)]+wTdeepa(lf)f+b)P(Y=1|x)=σ(wwideT[x,ϕ(x)]+wdeepTaf(lf)+b) ...
Deep部分 损失函数 联合训练 系统实现 数据生成 模型训练 模型服务 实验结论 APP获取 服务性能 结论 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指标的最大化。下...