[人工智能]实训wide and deep model

“Here, we use the wide and deep model to predict the income labels. The wide model is able to memorize interactions with data with a large number of features but not able to generalize these learned interactions on new data. The deep model generalizes well but is unable to learn exceptions within the data. The wide and deep model combines the two models and is able to generalize while learning exceptions.”

上面关于：?

Memorization 和 Generalization 的理解：?

Memorization

面对拥有大规模离散sparse特征的CTR预估问题时，将特征进行非线性转换，然后再使用线性模型是在业界非常普遍的做法，最流行的即「LR+特征叉乘」。Memorization 通过一系列人工的特征叉乘（cross-product）来构造这些非线性特征，捕捉sparse特征之间的高阶相关性，即“记忆” 历史数据中曾共同出现过的特征对。

例如，特征1——专业: {计算机、人文、其他}，特征2——下载过音乐《消愁》:{是、否}，这两个特征one-hot后的特征维度分别为3维与2维，对应的叉乘结果是特征3——专业?下载过音乐《消愁》: {计算机∧是，计算机∧否，人文∧是，人文∧否，其他∧是，其他∧否}。

典型代表是LR模型，使用大量的原始sparse特征和叉乘特征作为输入，很多原始的dense特征通常也会被分桶离散化构造为sparse特征。这种做法的优点是模型可解释高，实现快速高效，特征重要度易于分析，在工业界已被证明是很有效的。Memorization的缺点是：

需要更多的人工设计；

可能出现过拟合。可以这样理解：如果将所有特征叉乘起来，那么几乎相当于纯粹记住每个训练样本，这个极端情况是最细粒度的叉乘，我们可以通过构造更粗粒度的特征叉乘来增强泛化性；

无法捕捉训练数据中未曾出现过的特征对。例如上面的例子中，如果每个专业的人都没有下载过《消愁》，那么这两个特征共同出现的频次是0，模型训练后的对应权重也将是0；

Generalization?

Generalization 为sparse特征学习低维的dense embeddings 来捕获特征相关性，学习到的embeddings 本身带有一定的语义信息。可以联想到NLP中的词向量，不同词的词向量有相关性，因此文中也称Generalization是基于相关性之间的传递。这类模型的代表是DNN和FM。

Generalization的优点是更少的人工参与，对历史上没有出现的特征组合有更好的泛化性?。但在推荐系统中，当user-item matrix非常稀疏时，例如有和独特爱好的users以及很小众的items，NN很难为users和items学习到有效的embedding。这种情况下，大部分user-item应该是没有关联的，但dense embedding 的方法还是可以得到对所有 user-item pair 的非零预测，因此导致 over-generalize并推荐不怎么相关的物品。此时Memorization就展示了优势，它可以“记住”这些特殊的特征组合。

Memorization根据历史行为数据，产生的推荐通常和用户已有行为的物品直接相关的物品。而Generalization会学习新的特征组合，提高推荐物品的多样性。 论文作者结合两者的优点，提出了一个新的学习算法——Wide & Deep Learning，其中Wide & Deep分别对应Memorization & Generalization。

参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/53361519

实现部分，

直接从census_main.py里开始看起，从main函数了，根据调用的函数在pycharm里逐步去debug调试。关于其中关于数据业务背景看Readme.md部分。主要也就是“ The Census Income Data Set contains over 48,000 samples with attributes including age, occupation, education, and income (a binary label, either >50K or <=50K). The dataset is split into roughly 32,000 training and 16,000 testing samples.”?

函数的理解有文章做了非常棒的细讲，可以参考TensorFlow Wide And Deep 模型详解与应用https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131369

TensorFlow Wide And Deep 模型详解与应用（二） https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131373

可以以这个同时加深tensorflow的熟练，很好的材料。?