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搜广推 WideDeep 与 DeepCrossNetwork (DCN) - 记忆+泛化共存

😄 这节来讲讲Wide&Deep与Deep&CrossNetwork (DCN)。从下图可看出WD非常重要,后面衍生出了一堆WD的变体。本节要讲的WD和DCN结构都非常简单,但其设计思想值得学习。
🚀 wide&deep:2016年,谷歌提出。
🚀 Deep&CrossNetwork (DCN):2017年,谷歌和斯坦福大学在年提出。
⭐ 这两大模型的优点:抓住了业务问题的本质特点, 融合了传统模型的记忆能力和深度学习模型的泛化能力,模型结构简单, 比较容易工程实现,容易训练和上线。
😄 不长篇大论,不浪费时间,我只抓最重要的讲,因为很简单。

在这里插入图片描述

文章目录

  • 1、记忆能力与泛化能力理解
  • 2、Wide&Deep
    • 2.1、动机
    • 2.2、Wide&Deep模型结构
    • 2.3、wide端
    • 2.4、deep端
    • 2.5 例子:go

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