2.Deep特征 凡是不属于1.1和1.2的特征都可以放入deep部分,甚至一些多模态的特征如图片经过cnn的编码向量、一些预训练模型的输出结果比如bert对新闻标题的编码等,类似的特征都可以加入deep网络,当成一个黑盒去训练。 一般来说deep的one-hot特征维度不会很高不会太稀疏,deep的one-hot特征一般会加入embedding层,随模型一...
1,最左边的Wide模型其实就是LR模型。最右面Deep模型其实就是深度模型了。中间是两者结合的Wide&Deep模型,其输出单元接收的是左右两部分输出的拼接。 2,对于两部分模型(Wide,Deep)的输入,看下图 Wide&Deep具体应用模型 这是google paly 商店的推荐应用,wide模型和deep模型接受了不同的特征。 deep模型直接接收连续特征...
在Wide & Deep模型中包括两部分,分别为Wide模型和Deep模型。对应下图左右两边。Wide & Deep模型的思想来源是,根据人脑有不断记忆并泛化的过程,这里将宽线性模型(Wide Model,用于记忆)和深度神经网络模型(Deep Model,用于泛化)相结合,汲取各自优势形成了Wide & Deep模型,以用于推荐排序。 Wide & Deep模型旨在使得训...
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,从左到右分别展示了Wide模型,Wide & Deep模型以及Deep模...
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...
wide and deep模型的框架在原论文的图中进行了很好的概述。wide端对应的是线性模型,输入特征可以是连续特征,也可以是稀疏的离散特征,离散特征之间进行交叉后可以构成更高维的离散特征。线性模型训练中通过L1正则化,能够很快收敛到有效的特征组合中。deep端对应的是DNN模型,每个特征对应一个低维的实数向量,我们称之为特...
如上图所示,Wide & Deep模型包含两部分,分别是Wide组件和Deep组件。Wide组件是一个形如的广义线性模型,其中,是预估值,是一个维向量,是模型参数,是偏置系数。特征集包括原始输入特征和转换特征,其中最重要的转换是交叉积转换,定义如下: 是一个布尔变量,如果第个特征是第个转换的一部分时,它的值为1,否则为0。对...
图3 wide deep模型结构图 模型的deep侧,如图2右侧部分所示,对输入特征进行embedding化,然后送入隐层...
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 & 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...