Deep & Cross Network for Ad Click Predictions
Page content
内容
- Factorization Machinesの一般化であるCross Networkを提案
- $x_{l+1}=x_0x_{l}^{T}w_{l}+b_{l}+x_{l}$をCross networkと呼ぶ。$x_0$は入力、$x_{l}$は$l$番目のCross Layerの出力、$w_{l}$は重み、$b_{l}$はバイアスである。
- Deep Cross NetworkはCross Networkを複数重ねたものとDeep Networkを重ねたものをstackしたものである。
- 実験ではDeep Crossing(DC), DNN, Factorization Machines(FM), Logistic Regression(LR)と比較してloglossが改善した。