推薦系統CTR預估模型之Deep&Cross

  Deep&Cross是google在2017年發表的一篇論文，其思想和wide&deep基本一致，只是把wide&deep中的wide部分變成cross層，來彌補DNN不能顯示的學習交叉特徵這一缺陷，一般情況下效果會好於wide&deep，而且模型複雜度與與wide&deep接近。  模型結構如上圖，右邊的DNN部分和wide&deep中的DNN完全一致，左邊的cross層，計算也很簡單，  

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