张量流中CTR预测的广泛和深度学习 总览 一个通用的广泛和深度联合学习框架。 较深的部分可以是简单的Dnn,Dnn变体(ResDnn,DenseDnn),MultiDnn,甚至可以与Cnn(Dnn-Cnn)组合。 在这里,我们使用来预测点击标签。 宽泛的模型能够记住与具有大量功能的数据的交互,但是不能将这些学习到的交互归纳为新数据。 深度模型可以很好地概括,但无法学习数据中的异常。 广泛和深入的模型结合了这两种模型,并且能够在学习异常时进行概括。 该代码使用高级tf.estimator.Estimator API。 该API非常适合快速迭代,并且可以快速对模型进行调整以适应您自己的数据集,