模型的泛化能力就是模型的Generalization。在使用较少的特征工程时,深度神经网络(deep neural networks)可对没见过的特征组合有更好的扩展性,这是由于深度网络学习了稀疏特征的低维稠密嵌入(low-dimensional dense embeddings)表示。然而,在用户-物品交互数据是稀疏高维的情况下,深度神经网络可能会变得过于泛化(over-genera...
Wide&Deep模型的主要思路正如其名,是由单层的Wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型。其中,Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”;Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”,正是这样的结构特点,使模型兼具了逻辑回归和深度神经网络的优点---能够快速处理并记忆大量历史行为特征,并且具有强大的表达能力...
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...
Deep侧就是DNN,通过embedding的方式将categorical/id特征映射成稠密向量,让DNN学习到这些特征之间的深层交叉,以增强扩展能力。 模型的实现与模型结构类似由deep和wide两部分组成,这两部分结构所需要的特征在上面已经说过了,针对当前数据集实现,我们在wide部分加入了所有可能的一阶特征,包括数值特征和类别特征的onehot都加...
xDeepFM:xDeepFM模型是对DeepFM模型的一种改进,它使用一组交叉层来代替DeepFM模型中的二阶特征交叉部分。这种交叉方式可以有效地减少模型的参数数量,并且在一些CTR预估和推荐场景中取得了很好的效果。 总结 Wide&Deep模型通过将线性模型与深度学习模型相结合,在记忆能力和泛化能力之间取得了很好的平衡。模型在训练阶段采用...
一般来说都是先基于规则快速筛选,再进行机器学习模型过滤。进行筛选和检索结束之后,最后再调用Wide & Deep模型进行CTR预估,根据预测出来的CTR对这些APP进行排序。在这篇paper当中我们同样忽略其他技术细节,只关注与Wide & Deep模型的实现。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...
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。
1.why(模型设计背后的原理) 2.how(具体怎么设计,如何应用) 3.discussion(模型讨论) Wide&Deep why Memorization 和 Generalization 假如你设计了一个外卖推荐系统gugu,用户睡觉醒来需要点个外卖,推荐系统推荐给用户了一个烤肉饭,用户如果购买了就标记为1,否则为0(说明不是一个好的推荐)。点击率预估就是衡量推荐系统...
定义wide and deep模型是比较简单的,tutorial中提供了比较完整的模型构建实例: 获取输入 模型的输入是一个python的dataframe。如tutorial的实例代码,可以通过pandas.read_csv从CSV文件中读入数据构建data frame。 定义feature columns tf.contrib.layers中提供了一系列的函数定义不同类型的feature columns: ...