深度广度模型在用户购房意愿量化的应用

2020 年 9 月 14 日

深度广度模型在用户购房意愿量化的应用

1. 引言

随着各种深度学习方法的快速发展,基于神经网络的预测模型渐渐成为了主流,深度神经网络能够反应特征的高阶非线性变化,同时具有极强的参数训练和拟合能力,但是深度神经网络受参数的影响大,需要大量的实际数据,所以深度学习模型一般适用于大规模场景 [1]。这些模型与以往的模型相比性能获得了巨大的提升,但仍然存在着一些问题。当神经网络的输入中包含高维离散型特征时,我们通常会将特征的值转换为低维稠密的向量,然后再与连续型特征拼接,共同输入到网络。当模型在预测时出现之前较少出现或从未出现的值,就可能导致过度泛化的问题,而且在部分场景如点击率预估中,输入的特征一般为大规模稀疏矩阵,如何对输入进行有效表达就成了深度学习在点击率预估中应用的关键所在。

01 深度广度模型提出

谷歌公司于 2016 年提出了宽深度模型(Wide&Deep)去解决上述问题, 该模型分为宽度(Wide)和深度(Deep)两部分 [2]。宽度部分由传统的机器学习算法组成,更注重特征的低阶交互的模拟,具有“记忆性”;而深度部分相当于由多层神经网络组成,更注重特征间的高阶交互,具有“泛化性”。宽深度模型的提出具有重大意义,虽然直接在它上面的改动不多,但是它提出的宽度和深度模型融合成为了之后新模型中的主流思想。

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/UXtUeYRQQ0UGBiRYVQBY 】。未经作者许可,禁止转载。

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