DCN

1. Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型：

   一个DCN模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图：

   

    

   嵌入和堆叠层 我们考虑具有离散和连续特征的输入数据。在网络规模推荐系统中，如CTR预测，输入主要是分类特征，如“country=usa”。这些特征通常是编码为独热向量如“[ 0,1,0 ]”；然而，这往往导致过度的高维特征空间大的词汇。

   为了减少维数，我们采用嵌入过程将这些离散特征转换成实数值的稠密向量（通常称为嵌入向量）：

 

然后，我们将嵌入向量与连续特征向量叠加起来形成一个向量：

 

   Cross Network 交叉网络的核心思想是以有效的方式应用显式特征交叉。交叉网络由交叉层组成，每个层具有以下公式：