在Wide & Deep中, Deep侧先完成前代,得到这个batch下所有样本的Deep_Logits。 Wide侧在逐一学习每个样本时,先得到这条样本的Wide_Logit,再去已经计算好的Deep_Logits中找到这条样本的Deep_Logit,probability=sigmoid(wide_logit+deep_logit) 再计算梯度,开始回代。 这部分逻辑见WideDeepEstimator中的_predict_proba...
Wide & Deep模型的结构图如下所示: 最左边是Wide模型,最右边是Deep模型。最终Wide & Deep 模型将LR和DNN的输出进行加和并通过一个sigmoid函数: 上式中,x是代表原始的数据特征;ϕ(x)代表人工设置的交叉特征;a(lf)代表DNN模型的输出,lf代表第lf层的神经网络;b代表偏置项。 原始特征x x=[x1,x2,...,xd]...
Deep部分的输入,要么是Age,#App Installs这些数值类特征,要么是已经降维并稠密化的Embedding向量,工程师们不会也不敢把过度稀疏的特征向量直接输入到Deep网络中。所以Deep部分不存在严重的特征稀疏问题,自然可以使用精度更好,更适用于深度学习训练的AdaGrad去训练。 对于LR,模型的预测结果如下: P(Y=1|x)=σ(wTwi...
与典型的多层感知机(MLP)结构相比,这种架构可以避免数据集中的简单特征在深层路径中被过度处理而失真。 Keras实现 Wide & Deep 神经网络实现起来非常简单,Aurélien Géron的经典教材Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow给出了一段源码。书中源代码有错误,这里给出正确的。 input=keras.layers....
TensorFlow Wide And Deep 模型详解与应用(一) 前面讲了模型输入的特征,下面谈谈模型本身。关于 wide and deep 模型官方教程中有一段描述:The wide models and deep models are combined by summing up their final output log odds as the prediction, then feeding the prediction to a logistic loss function。
《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》是Google 2016年发布的推荐框架,wide&deep设计了一种融合浅层(wide)模型和深层(deep)模型进行联合训练的框架,综合利用浅层模型的记忆能力和深层模型的泛化能力,实现单模型对推荐系统准确性和扩展性的兼顾。从推荐效果和服务性能两方面进行评价: 效果上,在Google Play...
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。
【Reference】 1、https://blog.csdn.net/guozhenqiang19921021/article/details/80871641 2、GitHub的源码实现:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/wide_deep
Deep Model是最上图中右边的部分,首先是一个embedding层,然后是两层的神经网络,最后是一个softmax。整体上看上去清晰明了,开源的代码中实现的也比较简单,有时间的话还是要研究研究源码。 公式表示如下,其中l是层数,W是系数,b是偏置,f是激活函数 对应的开源代码如下: ...
前言、 TensorFlow 2.0 学习过程中,对一些细节掌握不牢固,写一下博文来挖掘自己的不足 因为是纯手打,方便记忆,可能存在一些字节错误,敬请谅解 一、 wide and deep 1. 引入资源库 import matplotlib as mpl # python 绘图库 import matplotlib.pyplot as plt # python 2D 绘图库 import numpy as np # 数学库...