從ctr預估問題看看f(x)設計—DNN篇
上接機器學習模型設計五要素，這一篇接着講模型結構設計 把DNN引入ctr預估無非看重兩點： 一，改進模型結構，提高「信息利用率」，發現高階非線性特徵，挖掘以前挖不到潛在模式，比如DIN引入attention機制；一般來說Embedding+MLP是標配。 二，擴充「信息量」，把圖片/文本這類不好處理的數據利用起來，比如DeepCTR； #0 RoadMap-搭積木 除了圖中主線之外，還有兩個值得關
相關文章
- 1. 從ctr預估問題看看f(x)設計—DNN篇
- 2. 閒聊DNN CTR預估模型
- 3. 計算廣告CTR預估
- 4. CTR預估
- 5. 深度CTR預估
- 6. 計算廣告CTR預估系列
- 7. FM用於CTR預估
- 8. Kaggle ： Display Advertising Challenge( ctr 預估 )
- 9. [CTR預估] DSIN模型
- 10. Kaggle滑水 - CTR預估（LR）
- 更多相關文章...
- • 查看 XML 文件 - XML 教程
- • Web 創建設計 - 網站建設指南
- • 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕 —— 說計算
- • PHP Ajax 跨域問題最佳解決方案
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 從ctr預估問題看看f(x)設計—DNN篇
- 2. 閒聊DNN CTR預估模型
- 3. 計算廣告CTR預估
- 4. CTR預估
- 5. 深度CTR預估
- 6. 計算廣告CTR預估系列
- 7. FM用於CTR預估
- 8. Kaggle ： Display Advertising Challenge( ctr 預估 )
- 9. [CTR預估] DSIN模型
- 10. Kaggle滑水 - CTR預估（LR）