联合训练的wide部分只需要作一小部分的特征叉乘来弥补deep部分的不足,不需要 一个full-size 的wide 模型,实际上就是重deep轻wide,wide部分是辅助作用,增加模型的记忆能力 优化算法 wide端采用带有L1正则化的FTRL, 由于wide部分使用了商品ID的mutihot再交叉组合, 所以维度爆炸期望L1并且FTRL获得稀疏解, 降低参数复杂...
1)wide优化器ftrl 在谷歌wide&deep模型中,wide侧特征选择了User Installed App和Impression App的交叉,是非常稀疏的特征。而带l1正则的ftrl优化器非常适用于大规模稀疏特征,且便于线上实时更新,故采用 2)deep优化器adagrad deep侧为Age等连续特征和embedding稠密特征 ...
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。 图1....
runner: train_data_dir: "data/sample_data/train" train_reader_path: "criteo_reader" # importlib format use_gpu: False use_auc: True train_batch_size: 50 epochs: 4 print_interval: 2 # model_init_path: "models/rank/wide_deep/output_model_wide_deep/2" # init model model_save_path: ...
宏观上看,Wide&Deep模型中左侧的wide部分是专家经验的特征组合加上LR的方式,是否可以融入到右侧的Deep...
深度排序模型概述(一)Wide&Deep/xDeepFM,本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法,其实也都很简单
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。
7. Pytorch搭建Wide&Deep网络是【推荐算法】Wide&Deep模型 —— 谷歌曾经的主流推荐模型,在业界影响力巨大,综合记忆能力与泛化能力的第7集视频,该合集共计7集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
玄学。不要怀疑,调参的本质就是玄学。(狗头)
1、“wide”类型的模型利用cross-product方式进行特征交叉产生的特征具有很好的效果和很好的可解释性,但是需要较强的经验知识进行特征工程。 2、“deep”类型的模型通过将稀疏特征转换为稠密特征从而进一步挖掘高阶的特征组合,这种方式在用户-商品对比较稀疏的情况下,具备较强的泛化能力,可能给用户推荐不太相关的商品 ...