推荐模型复现（二）：精排模型DeepFM、DIN
发布时间：2022-08-18 18:13
1.DeepFM模型
1.1 DeepFM模型产生背景
- DNN的参数过大：当特征One Hot特征转换为Dense Vector时，网络参数过大。
- FNN和PNN的交叉特性少：使用预训练好的FM模块，连接到DNN上形成FNN模型，后又在Embedding layer和hidden layer1之间增加一个product层，使用product layer替换FM预训练层，形成PNN模型
FNN:
PNN:PNN使用product的方式做特征交叉的想法是认为在ctr场景中，特征的交叉更加提现在一种“且”的关系下，而add的操作，是一种“或”的关系，所以product的形式更加合适，会有更好的效果。