模型结构 Wide部分 Deep部分 损失函数 联合训练 系统实现 数据生成 模型训练 模型服务 实验结论 APP获取 服务性能 结论 基本概念介绍 在正式介绍wide&deep模型之前有必要先介绍两个概念,它们是推荐与搜索排序建模的目标,它们就是Memorization和Generalization。可以说创造Wide&Deep模型的初衷就是为了在推荐系统中达到这两个...
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...
🚀 Exploring Wide & Deep Models 🧠 Wide(宽)部分是传统的LR模型(逻辑回归模型)。LR模型简单、快速,而且具有可解释性,它能够很好地拟合数据。但是,LR模型是线性模型,表达能力有限,泛化能力较弱,需要精心设计特征工程,尤其是需要创建交叉特征,才能达到良好的效果。📊 Deep(深)部分是DNN模型(深度神经网络模型)。
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 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,带L2正则 wide部分是直接与输出...
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模型是TensorFlow在2016年6月左右发布的一类用于分类和回归的模型,并应用到了Google Play的应用推荐中[1]。wide and 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。结合我们的产品应用场...
深度推荐模型之Wide & Deep,1背景 在CTR预估任务中,线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”,使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,而且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征
Wide指一种特殊的神经网络,他的输入直接和输出相连,属于广义线性模型的范畴。 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: ...
wide and deep模型是谷歌在2016年发布的一类用于分类和回归的模型,并应用到了 Google Play 的应用推荐中。wide and 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。
)和deep(深度学习模型)建立推荐系统模型,得到每个推荐的得分。其中Wide部分是一个广义线性模型(逻辑回归),简单、可扩展、可解释性强,利用特征交叉,捕捉较有意义的特征,体现记忆性memorization,但未能考虑训练集中未出现过的组合,泛化能力较差;而Deep部分则是一个深度学习Embedding模型,学习低维...