从ctr预估问题看看f(x)设计—DNN篇
上接机器学习模型设计五要素，这一篇接着讲模型结构设计 把DNN引入ctr预估无非看重两点： 一，改进模型结构，提高“信息利用率”，发现高阶非线性特征，挖掘以前挖不到潜在模式，比如DIN引入attention机制；一般来说Embedding+MLP是标配。 二，扩充“信息量”，把图片/文本这类不好处理的数据利用起来，比如DeepCTR； #0 RoadMap-搭积木 除了图中主线之外，还有两个值得关
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