深宽模型
今天来讲讲深宽模型哈。今天这篇文章的目的是让大家通俗易懂地了解深宽模型，下面不会涉及一条公式，小白可读。主要有以下几个大方向讲起：
深宽模型的介绍
深宽模型的由来与发展
深宽模型的优缺点
深宽模型的运用
结论
1、深宽模型的介绍
深宽模型，又称Wide & Deep 模型。深宽模型是一个结合了传统线性模型和深度模型的工程创新。
宽度模型：宽度模型具有较强的“记忆能力”（Memorization）。记忆能力”可以被理解为模型直接学习并利用历史数据中物品或者特征的“共现频率”的能力。一般来说，协同过滤、逻辑回归等简单模型有较强的“记忆能力”。（即从历史数据中发现item或者特征之间的相关性。）简单来说，我认为就是一个记录现象的过程。
深度模型：深度模型让模型具有“泛化能力”（Generalization）。“泛化能力”可以被理解为模型传递特征的相关性，以及发掘稀疏甚至从未出现过的稀有特征与最终标签相关性的能力。深度神经网络通过特征的多次自动组合，可以深度发掘数据中潜在的模式，即使是非常稀疏的特征向量输入，也能得到较稳定平滑的推荐概率，这就是简单模型所缺乏的“泛化能力”。（即相关性的传递，发现在历史数据中很少或者没有出现的新的特征组合。）简单来说，我认为就是通过现象寻找规律的过程。
打个比喻哦，在人类的认知学习过程中演化过程中，人类的大脑很复杂，它可以记忆(memorize)下每天发生的事情（麻雀可以飞，鸽子可以飞）然后泛化(generalize)这些知识到之前没有看到过的东西（有翅膀的动物都能飞）。
ps：泛化能力（generalization ability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。
2、深宽模型的由来与发展
2.1 深宽模型的由来
宽度模型:
- 有些简单的模型， 比如协同过滤， LR等，能够从历史数据中学习到高频共现的特征组合能力。
- 不足：但是于对未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化，就会导致泛化能力不足
深度模型:
- 像矩阵分解， embedding再加上深度学习网络， 能够利用相关性的传递去探索历史数据中未出现的特征组合， 挖掘数据潜在的关联模式。
- 不足：虽然可以学习到训练集中未出现的组合特征，但是对于某些特定的场景(数据分布长尾， 共现矩阵稀疏高秩）很难有效学习低纬度的表示， 造成推荐的过度泛化。
大家有没有发现，其实宽度模型以及深度模型的优缺点很互补？ 既然这两种模型的优缺点都这么的互补， 为什么不组合一下呢？
2016年，Google提出Wide&Deep模型，将线性模型与DNN很好的结合起来，在提高模型泛化能力的同时，兼顾模型的记忆性。Wide&Deep这种线性模型与DNN的并行连接模式，后来成为推荐领域的经典模式， 奠定了后面深度学习模型的基础。
2.2 深宽模型的发展
深度学习阶段的推荐模型从多层感知机MLP出发，通过改变神经网络的结构，演变为各种各样的深度学习推荐模型。总结起来，有七个演变方向，如下图
组合模型
深宽模型为其中一个组合模型的演变方向。今天我们重点讲深宽模型，其他的不讲哈。主要看下面这张图。
深宽模型的演变
下面重点讲了4个典型的深宽模型的改进。
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Deep & Cross Network：作者用一个Cross Network替换掉了Wide部分，来自动进行特征之间的交叉，并且网络的时间和空间复杂度都是线性的。
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DeepFM模型：使用FM替换Wide&Deep的Wide部分，加强浅层网络组合特征的能力。不同点主要有以下两点：
a). wide模型部分由LR替换为FM。FM模型具有自动学习交叉特征的能力，避免了原始Wide & Deep模型中浅层部分人工特征工程的工作。
b).共享原始输入特征。DeepFM模型的原始特征将作为FM和Deep模型部分的共同输入，保证模型特征的准确与一致。
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AFM：基于FM模型进行改进，主要通过引入attention网络来学习交互特征的重要性，以此提高了模型的表达能力和可解释性。
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NFM：NFM使用交叉池化层(Bi-interaction Pooling layer)来对二阶交叉信息进行处理，使交叉特征的信息能更好的被DNN结构学习，降低DNN学习更高阶交叉特征信息的难度。减轻DNN的负担，意味着不再需要更深的网络结构，从而模型参数量也减少了，模型训练更便捷。
3、深宽模型的优缺点
缺点是什么？怎么改进？
（1）LR需要做好特征工程。特别是LR在工业场景中，特征的数量会很多，可能达到成千上万，甚至数十万，这时特征工程就很难做，还不一定能取得更好的效果 （2）LR没有考虑到交叉特征。 PS：目前DCN和Deep FM对以上两点进行了优化
优点是什么？
深宽模型实现了对memorization和generalization的统一建模。能同时学习低阶和高阶组合特征，兼具了逻辑回归和深度神经网络的优点-----能够快速处理并记忆大量历史行为特征，并且具有强大的表达能力
4、深宽模型的应用
Wide & Deep Model适用于输入高维稀疏的大规模分类或回归问题。比如推荐系统、search、ranking问题。
在推荐系统上，可以结合更多的宽度+深度模型。可以在wide和deep典型的四个发展方向继续往深的发展。
5、结论
深宽模型的想法就是结合模型的记忆能力以及泛化能力，在一定程度上取得了很大的成功。开启了模型组合思路的先河， 从这之后， 越来越多的组合模型架构加入到了推荐模型的行列，这两个模型的思想其实比较简单，但取得了非常大的成功， 主要是因为有两大特色：
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1、抓住了业务问题的本质特点，融合了传统模型的记忆能力和深度学习模型的泛化能力
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2、模型结构简单，比较容易工程实现、训练和上线。
6、小问题
看完问自己几个问题，看看你今天学会了吗？
(1) 什么是WIde&Deep？
记忆能力+泛化能力的结合
(2) LR的优缺点是什么？
优点：能够从历史数据中学习到高频共现的特征组合能力
缺点：无法学习到训练集中未出现的组合特征，泛化能力不足。
(3) DNN的优缺点？
优点：可以学习到训练集中未出现的组合特征
缺点：对于某些特定的场景(数据分布长尾， 共现矩阵稀疏高秩）很难有效学习低纬度的表示， 造成推荐的过度泛化
(4) DNN为什么会导致过度泛化？
基于Embedding的方式可能因为数据长尾分布，导致长尾的一些特征值无法被充分学习，其对应的Embedding vector是不准确的，这便会造成模型泛化过度。
小聊天
如果各位同学对这方面很感兴趣的话可以读一下王喆老师的《深度学习推荐系统》，这里面深度剖析了深度学习推荐模型的结构以及细节算法。
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