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文章浏览阅读602次。CTR任务更看重百十个特征都发挥作用,而不是模型的表示能力。反过来MLP模型的表示能力也不如transformer,MLP预估一个0-1的分数可以,将user-item得到的representation去拟合一个比如100维的分布,就难了。我在做item上的个性化文案展示时,是这个样子,如果有100种文案,则如果用user-item的representation直接去拟合100维的分布,这时发现模型预测 不同user-item 的结果 相似度太高了,就是模型预测结果 都差不多是 训练数据里出现次数最多的_mlp模型效果
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