深度学习让我们在很多任务上取得了巨大的进展，其中之一就是广告推荐领域。Widedeep是一种基于深度学习的广告推荐模型，这篇文章将从如下几个方面对Widedeep进行详细的阐述：Widedeep模型、Widedeep训练时长、Widedeep代码、Widedeep网络、Widedeep优缺点、Widedeep适用场景、Widedeep推荐算法、Widedeep模型案例、Widedeep租金预测和Widedeep DeepFM。
一、Widedeep模型
Widedeep模型是将wide和deep模型进行融合的方法，原理是将线性组合和深度学习结合起来，从而兼顾了范围广泛的广告推荐效果和深度学习的精度。Widedeep模型如下图所示：
class WideDeep(nn.Module):
def __init__(self, wide_dim, deep_column_idx, embed_input, hidden_layers, dropout=0.1):
super(WideDeep, self).__init__()
# Wide
self.wide = Wide(wide_dim=wide_dim)
# Deep
self.deep = Deep(column_idx=deep_column_idx, embed_input=embed_input,
hidden_layers=hidden_layers, dropout=dropout)
# Output Layer
self.output_layer = nn.Linear(1 + hidden_layers[-1], 1)
def forward(self, X_wide, X_deep):
# Wide
out_wide = self.wide(X_wide)
# Deep
out_deep = self.deep(X_deep)
# Concatenate
out = torch.cat([out_wide, out_deep], dim=1)
# Output Layer
out = F.sigmoid(self.output_layer(out))
return out
可以看到，Widedeep模型分为wide、deep和output三个部分，其中wide采用线性模型，deep采用深度神经网络模型，output用于输出预测结果。同时，模型可以灵活应用于多种不同的数据集。
二、Widedeep训练时长
Widedeep的训练时间取决于网络大小、训练数据和训练的设备。通常情况下，使用骨干网进行finetuning的方式训练Widedeep的时间并不会太长。如果需要训练一个Widedeep模型，建议使用GPU来提高训练速度。
三、Widedeep代码
Widedeep的代码实现并不复杂，可以选择使用PyTorch、TensorFlow等框架来实现Widedeep模型。下面是一个使用PyTorch实现Widedeep模型的代码示例：
# Load Data
data = pd.read_csv('data/adult.csv')
print("Dataset shape:", data.shape)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('income', axis=1),
data['income'], test_size=0.2, random_state=42)
# Preprocessing
preprocessor = WideDeepPreprocessor(embed_cols=['workclass', 'education', 'marital-status',
'occupation', 'relationship', 'native-country'])
X_wide_train, X_deep_train = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_wide_test, X_deep_test = preprocessor.transform(X_test)
y_train = (y_train == '>50K').astype(int).values
y_test = (y_test == '>50K').astype(int).values
wide_dim = X_wide_train.shape[1]
# Create Model
model = WideDeep(wide_dim=wide_dim, deep_column_idx=preprocessor.deep_column_idx,
embed_input=preprocessor.embeddings_input,
hidden_layers=[64, 32], dropout=0.2)
# Train Model
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-5)
trainer = Trainer(model=model, optimizer=optimizer,
loss=criterion, metrics=[Accuracy()])
trainer.fit(X_wide=X_wide_train, X_deep=X_deep_train, y=y_train, validation_data=(X_wide_test, X_deep_test, y_test),
batch_size=256, epochs=10)四、Widedeep网络
Widedeep网络是由wide和deep两部分组成的，其中wide部分采用线性模型，deep部分则采用深度学习模型。wide部分的线性模型适用于具有广泛实例的特征，deep部分则适用于更为复杂和深入的特征表达。Widedeep网络的结构如下图所示：
五、Widedeep优缺点
Widedeep作为一种新型的广告推荐方法，具有以下优点：
- 兼顾了范围广泛的广告推荐效果和深度学习的精度
- 使用线性模型和深度学习模型结合的方式，灵活度更高
- 可以应用于多种不同的数据集和任务
然而，Widedeep也存在以下缺点：
- 需要大量的调参和计算资源
- 在某些数据集上表现不佳
六、Widedeep适用场景
Widedeep广泛应用于推荐系统领域，如广告推荐、搜索推荐、商品推荐等。如果需要兼顾推荐效果和精度，并且数据集包含多种不同类型的特征，可以考虑使用Widedeep算法。
七、Widedeep推荐算法
Widedeep推荐算法是一种基于深度学习的广告推荐算法，主要应用于广告推荐、商品推荐、搜索推荐等场景。Widedeep算法结合了线性模型和深度学习模型，实现了范围广泛的广告推荐效果和深度学习精度的兼顾。通过对数据的学习和表达，Widedeep能够从众多的广告信息中识别并推荐出用户最感兴趣的广告。
八、Widedeep模型案例
下面介绍一个使用Widedeep实现租金预测的案例。该案例使用了公开数据集Craigslist，数据集包含了一些房屋的相关信息，如所在地区、房屋类型、家具布置等。首先进行数据预处理，然后使用Widedeep模型进行训练，在测试集上实现了相对较好的准确度。
九、Widedeep租金预测
下面是使用Widedeep实现租金预测的代码示例：
# Load Data
data = pd.read_csv('data/craigslist.csv')
print("Dataset shape:", data.shape)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('price', axis=1),
data['price'], test_size=0.2, random_state=42)
# Preprocessing
preprocessor = WideDeepPreprocessor(embed_cols=['region', 'category', 'subcategory', 'image_top_1'])
X_wide_train, X_deep_train = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_wide_test, X_deep_test = preprocessor.transform(X_test)
y_train = np.log(y_train).values
y_test = np.log(y_test).values
wide_dim = X_wide_train.shape[1]
# Create Model
model = WideDeep(wide_dim=wide_dim, deep_column_idx=preprocessor.deep_column_idx,
embed_input=preprocessor.embeddings_input,
hidden_layers=[128, 64], dropout=0.3)
# Train Model
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-5)
trainer = Trainer(model=model, optimizer=optimizer,
loss=criterion, metrics=[RMSE()])
trainer.fit(X_wide=X_wide_train, X_deep=X_deep_train, y=y_train, validation_data=(X_wide_test, X_deep_test, y_test),
batch_size=512, epochs=30, verbose=1)十、Widedeep DeepFM
Widedeep DeepFM是一种基于深度学习的广告推荐算法，并且是对Widedeep模型的改进版。在Widedeep模型基础上，DeepFM增加了一个二次项特征，在保留线性和深度学习模型的高精度性能的同时，还可以进一步提高模型的泛化能力，减少对大量彼此相关的特征进行建模的困难。DeepFM的优点在于可以同时利用深度神经网络和变线性模型的优点，提高预测精度，同时大大提高模型可解释性和可解释性。
下面是一个使用Widedeep DeepFM进行广告推荐的代码示例：
# Load Data
data = pd.read_csv('data/movielens_sample.csv')
print("Dataset shape:", data.shape)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('rating', axis=1),
data['rating'], test_size=0.2, random_state=42)
# Preprocessing
preprocessor = WideDeepPreprocessor(embed_cols=['user_id', 'item_id'])
X_wide_train, X_deep_train = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_wide_test, X_deep_test = preprocessor.transform(X_test)
y_train = y_train.values
y_test = y_test.values
wide_dim = X_wide_train.shape[1]
# Create Model
model = WideDeep(wide_dim=wide_dim,
deep_column_idx=preprocessor.deep_column_idx,
embed_input=preprocessor.embeddings_input,
hidden_layers=[128, 64], dropout=0.1,
deep_fm=True)
# Train Model
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-5)
trainer = Trainer(model=model, optimizer=optimizer,
loss=criterion, metrics=[RMSE()])
trainer.fit(X_wide=X_wide_train, X_deep=X_deep_train, y=y_train,
validation_data=(X_wide_test, X_deep_test, y_test),
batch_size=512, epochs=10, verbose=1)以上就是关于Widedeep深度学习算法的详细介绍，希望对广告推荐和其他相关领域的研究和应用有所帮助。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/248941.html
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