CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep

背景

这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘，Deep负责样本中未出现的特征泛化。而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的提取特征交互信息，要么是让Wide更好的记忆样本信息

以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构，其他针对spare输入的模型和完整代码