自动特征组合——微软deep crossing模型

提出动机 deep crossing是微软bing ad团队提出的，用来解决大规模特征组合问题的模型，避免了人工进行特征组合，并使用了当年提出的残差神经网络。模型主要结构如下(搞不懂这图为啥画的这么随意）。 主要分为embedding layer，stacking layer，residual unit 和scoring layer。 deep crossing模型中输入的部分用得是原始的单个特征

>>阅读原文<<