特征交叉02 DCN 深度交叉网络

DCN可以用来排序或者召回。

召回：

双塔模型是一种框架，不是具体的神经网络，两个塔可以用任意的神经网络结构，最简单的结构是全连接网络，DCN效果比全连接好。

多目标排序模型

MMOE排序模型

交叉层：

hadamard 乘积是逐元素相乘。参数都在全连接层。

X0 是神经网络最底层的输入，xi是第i层的输入。矩阵w和向量b是全连接层的参数，这个交叉层的全部参数需要再训练中用梯度去更新。

把输入和输出相加，就是跳跃连接，是深度学习中的常用技巧，可以防止梯度消失。

每个交叉层的输入输出都是向量，且维数相同。

交叉网络

深度交叉网络 ：

将普通的交叉网络和全连接层结合起来

可以代替召回和排序中的全连接网络，变得更准确。