端到端的高低阶特征学习——DeepFM模型
paper 解决痛点 DeepFM模型对比了FNN、PNN、Deep&wide，在其缺点上进行了改进，得到了DeepFM模型。 这三种模型的结构如上图所示，其不足分别如下： FNN 缺点如下： FNN底层通过为FM预训练得到向量，预训练有两个缺点： （1）FNN embedding矩阵的参数会受到预训练结果的影响 （2）预训练的引入使得模型的效率降低 FNN只能学到高阶特征组合，学习不到低阶特征
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