自動特徵組合——微軟deep crossing模型

提出動機 deep crossing是微軟bing ad團隊提出的，用來解決大規模特徵組合問題的模型，避免了人工進行特徵組合，並使用了當年提出的殘差神經網絡。模型主要結構如下(搞不懂這圖爲啥畫的這麼隨意）。 主要分爲embedding layer，stacking layer，residual unit 和scoring layer。 deep crossing模型中輸入的部分用得是原始的單個特徵

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