[深度學習] Deep & Cross Network (DCN)

Deep & Cross Network(DCN)在 2017 年由 google 和 Stanford 共同發表的一篇論文中被提出，類似於Wide & Deep Network(WDL)，是用複雜網絡預估CTR的一種方法。 特徵工程一直是許多預測模型成功的關鍵。許多有效的特徵都來自於原始特徵的交叉組合。在WDL中，wide側的交叉組合特徵依然需要依靠hand-craft來完成。而DCN能對spa

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