深度學習讓我們在很多任務上取得了巨大的進展，其中之一就是廣告推薦領域。Widedeep是一種基於深度學習的廣告推薦模型，這篇文章將從如下幾個方面對Widedeep進行詳細的闡述：Widedeep模型、Widedeep訓練時長、Widedeep代碼、Widedeep網絡、Widedeep優缺點、Widedeep適用場景、Widedeep推薦算法、Widedeep模型案例、Widedeep租金預測和Widedeep DeepFM。
一、Widedeep模型
Widedeep模型是將wide和deep模型進行融合的方法，原理是將線性組合和深度學習結合起來，從而兼顧了範圍廣泛的廣告推薦效果和深度學習的精度。Widedeep模型如下圖所示：
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模型分為wide、deep和output三個部分，其中wide採用線性模型，deep採用深度神經網絡模型，output用於輸出預測結果。同時，模型可以靈活應用於多種不同的數據集。
二、Widedeep訓練時長
Widedeep的訓練時間取決於網絡大小、訓練數據和訓練的設備。通常情況下，使用骨幹網進行finetuning的方式訓練Widedeep的時間並不會太長。如果需要訓練一個Widedeep模型，建議使用GPU來提高訓練速度。
三、Widedeep代碼
Widedeep的代碼實現並不複雜，可以選擇使用PyTorch、TensorFlow等框架來實現Widedeep模型。下面是一個使用PyTorch實現Widedeep模型的代碼示例：
# 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網絡
Widedeep網絡是由wide和deep兩部分組成的，其中wide部分採用線性模型，deep部分則採用深度學習模型。wide部分的線性模型適用於具有廣泛實例的特徵，deep部分則適用於更為複雜和深入的特徵表達。Widedeep網絡的結構如下圖所示：
五、Widedeep優缺點
Widedeep作為一種新型的廣告推薦方法，具有以下優點：
- 兼顧了範圍廣泛的廣告推薦效果和深度學習的精度
- 使用線性模型和深度學習模型結合的方式，靈活度更高
- 可以應用於多種不同的數據集和任務
然而，Widedeep也存在以下缺點：
- 需要大量的調參和計算資源
- 在某些數據集上表現不佳
六、Widedeep適用場景
Widedeep廣泛應用於推薦系統領域，如廣告推薦、搜索推薦、商品推薦等。如果需要兼顧推薦效果和精度，並且數據集包含多種不同類型的特徵，可以考慮使用Widedeep算法。
七、Widedeep推薦算法
Widedeep推薦算法是一種基於深度學習的廣告推薦算法，主要應用於廣告推薦、商品推薦、搜索推薦等場景。Widedeep算法結合了線性模型和深度學習模型，實現了範圍廣泛的廣告推薦效果和深度學習精度的兼顧。通過對數據的學習和表達，Widedeep能夠從眾多的廣告信息中識別並推薦出用戶最感興趣的廣告。
八、Widedeep模型案例
下面介紹一個使用Widedeep實現租金預測的案例。該案例使用了公開數據集Craigslist，數據集包含了一些房屋的相關信息，如所在地區、房屋類型、傢具布置等。首先進行數據預處理，然後使用Widedeep模型進行訓練，在測試集上實現了相對較好的準確度。
九、Widedeep租金預測
下面是使用Widedeep實現租金預測的代碼示例：
# 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是一種基於深度學習的廣告推薦算法，並且是對Widedeep模型的改進版。在Widedeep模型基礎上，DeepFM增加了一個二次項特徵，在保留線性和深度學習模型的高精度性能的同時，還可以進一步提高模型的泛化能力，減少對大量彼此相關的特徵進行建模的困難。DeepFM的優點在於可以同時利用深度神經網絡和變線性模型的優點，提高預測精度，同時大大提高模型可解釋性和可解釋性。
下面是一個使用Widedeep DeepFM進行廣告推薦的代碼示例：
# 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)以上就是關於Widedeep深度學習算法的詳細介紹，希望對廣告推薦和其他相關領域的研究和應用有所幫助。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/248941.html
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