在这篇paper当中,我们将会介绍Wide & Deep模型,它在一个模型当中兼容了记忆性以及泛化性。它可以同时训练线性模型以及神经网络两个部分,从而达到更好的效果。论文的主要内容有以下几点:Wide & Deep模型,包含前馈神经网络embedding部分以及以及线性模型特征转换,在广义推荐系统当中的应用Wide & Deep模型在Google Play...
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...
wide & deep是一种架构,不是说一定非得是这样的形式, 具体要跟着具体业务来, 还得进行扩展,比如某些特征,既不适合wide也不适合deep,而是适合FM,那就把这部分特征过一个FM, 和wide deep端的输出拼起来得到最后的输出,是可以任意改造的。 torch版本的代码,看个大概 import torch import torch.nn as nnclassLine...
对于Deep部分的DNN模型作者使用了深度学习常用的优化器AdaGrad,这也是为了使得模型可以得到更精确的解。 Wide部分与Deep部分的结合 Wide&Deep模型是将两部分输出的结果结合起来联合训练,将deep和wide部分的输出重新使用一个逻辑回归模型做最终的预测,输出概率值。联合训练的数学形式如下: 2.3 Wide&Deep的构造步骤 Retrieval...
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
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。 泛化(generalization)即相关性的传递,发现在历史数据中很少或者没有出现的...
Wide and deep模型是TensorFlow在2016年6月左右发布的一类用于分类和回归的模型,并应用到了Google Play的应用推荐中[1]。wide and 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。结合我们的产品应用场...
WideDeep模型的优势在于,它能够将两种不同的学习机制有效地结合起来,从而提高模型的泛化能力。在WideDeep...
一、提出wide&deep的动机 在这篇论文之前,工业界推荐系统主流的模型基本是LR或者普通的DNN(当然也有像FM和树模型及其变种),通常而言,线性模型比如LR比较擅长记忆,而DNN则比较擅长泛化。这里来解释下何为记忆,何为泛化。 记忆:其实就是模型直接学到样本中一些强特征,比如,尿布&瓶酒的例子,如果样本中频繁出现了买了...