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...
Wide(宽)部分是传统的LR模型(逻辑回归模型)。LR模型简单、快速,而且具有可解释性,它能够很好地拟合数据。但是,LR模型是线性模型,表达能力有限,泛化能力较弱,需要精心设计特征工程,尤其是需要创建交叉特征,才能达到良好的效果。📊 Deep(深)部分是DNN模型(深度神经网络模型)。DNN模型无需过于精细的特征工程,就可以取...
其中,P表示标签预测为1的概率,wwideT表示wide部分的参数,x表示wide部分的原始输入特征,ϕ(x)表示叉乘的特征转换,wdeepT表示deep部分在最后一层激活输出a(lf)的权重。 模型同时训练wide部分和deep部分,其中wide部分使用带L1正则化的FTRL算法优化梯度,deep部分使用AdaGrad算法优化梯度。 以上就是关于wide&deep模型的总...
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...
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...
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。
Wide&Deep是工业界中有巨大影响力的模型,如果直接翻译成中文是宽和深的模型,其模型结构如下所示:wide和deep让模型兼具逻辑回归和深度神经网络的特点。 Wide就是将输入层直接连接到输出层(中间没有做任何处理) ——让模型具有较强的记忆力 Deep则其实是上个task的embedding+MLP ...
Wide&Deep模型采用的Logistic Loss函数,模型的预测值定义如下: 其中 是二值化的类别标签, 是Sigmoid激活函数, 是对原始特征 进行交叉积转换后的叉乘特征, 是偏置值。 是所有的wide模型的权重, 是应用在最后一层神经元的激活值上的权重矩阵。 关于模型训练,论文对Wide部分使用了FTRL算法并且加上了L1正则化,对于Deep...
深度推荐模型之Wide & Deep,1背景 在CTR预估任务中,线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”,使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,而且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征