FNN:Deep Learning over Multi-field Categorical Data简介

最新推荐文章于 2022-06-27 17:20:06 发布
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本文介绍了一种名为FNN的神经网络结构，该结构适用于多字段分类数据的深度学习任务。输入数据经由one-hot编码转换成稀疏形式，通过预训练的FM模型进行特殊嵌入，后续使用全连接层进行处理。实验部分对比了不同超参数设置、网络结构及正则化方法的效果。

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Deep Learning over Multi-field Categorical Data

Main content

文章主要介绍了一种FNN神经网络结构：
在这里插入图片描述

输入数据都是离散数据，经过one-hot生成离散稀疏的数据。与FFM中的field的概念类似，每个field中只有一个值是1，其余为0。z层的运算等同于FM的运算，利用了预训练好的FM的一次项和二次项作为初始化将原始数据作特殊的embedding，后面的l1,l2l_1,l_2l1​,l2​都是全连接层表示。

Experiment

Performance Comparison

在这里插入图片描述

同时比较了不同的超参数，不同的网络架构，正则化方式。

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