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
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