deepFm的keras实现

最新推荐文章于 2023-02-24 17:28:00 发布

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分类专栏：小熊tensorflow笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wxgaws/article/details/111463295

这篇博客主要介绍了DeepFM模型的原理，并提供了使用Keras实现DeepFM的代码参考，同时指出了某篇代码实现中可能存在的问题。博主还对比了其他CTR预估模型，如Deep&Cross和xDeepFM，指出当前实现的局限性，如缺少连续特征的处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考

知乎

FM因子分解机的原理、公式推导、Python实现和应用。其中return K.mean(a-b, 1, keepdims=True)*0.5有问题吧？应该是return K.sum(a-b, 1, keepdims=True)*0.5?
CTR预估模型：DeepFM/Deep&Cross/xDeepFM/AutoInt代码实战与讲解。二阶和DNN部分，只用了稀疏特征，缺少连续特征。
用keras实现deepFM。只用3个特征，统一性和扩展性不强。
Deepfm原理和源码一篇就好
TF 2.0 Keras 实现 DeepFM

csdn

博文1代码详解

增加了注释便于理解。

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
K = tf.keras.backend


# 自定义FM的二阶交叉层
class FMLayer(tf.keras.layers.Layer):
    # FM的k取4（演示方便）
    def __init__(self, input_dim, output_dim=4, **kwargs):
        self.input_dim = input_dim
        self.output_dim = output_dim
        super(FMLayer, self).__init__