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...
右边是deep部分:经典的DNN模型:善于利用深层网络的特征交叉,挖掘特征背后的数据模式。 最后用一层逻辑回归,组合两部分。 2.1 Wide 部分 就是一个广义的线性模型: 输入的 包括原始特征和转换的特征,还有一些离散的id类特征,很巧的是Deep那边不擅长的东西,Wide这边很擅长 其中一种比较重要的转换操作是cross-product t...
在CTR预估中,FM系列模型使用浅层网络(线性模型),让模型自己学习特征组合交互,为显式建模的方式;而DNN系列模型使用深层网络,隐式挖掘模型的高阶特征交互。 本文继续介绍结合这两者优点的另外一个系列:Wide&Deep,即同时加入低阶特征组合交互的线性模型-Wide、高阶特征交叉的深度模型(Deep),Wide部分模型提供模型的记忆能...
# Wide&Deep 模型的wide部分及Deep部分的特征选择,应该根据实际的业务场景去确定哪些特征应该放在Wide部分,哪些特征应该放在Deep部分defWideNDeep(linear_feature_columns,dnn_feature_columns):# 构建输入层,即所有特征对应的Input()层,这里使用字典的形式返回,方便后续构建模型dense_input_dict,sparse_input_dict=build_...
对于这种特殊的情况,线性模型的拟合、泛化能力反而更好。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...
Wide&Deep 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。
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模型分为Wide和Deep两部分。Wide部分直接连接输入层和输出层,存储大量直接且重要的规则。Deep部分通过多层网络处理输入,增强模型的泛化能力。Wide部分让模型记住规则,Deep部分则提高模型对新样本和未出现情况的预测能力。在Wide&Deep模型中,Wide部分的选择基于业务场景,如预估Google应用商店是否会...
Deep就是指Deep Neural Network。 2. 模型原理与结构 Wide&Deep模型的结构如下图所示,其中Wide Linear Model用于memorization;Deep Neural Network用于generalization。 Wide Part其实是一个广义的线性模型。其使用的特征包括: 原始特征(raw input) 交叉特征(cross-product transformation) ...