【摘 要】
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特征工程往往是数据挖掘模型成功的关键,实践中去寻找或生成有效的特征总是需要大量的先验知识以及不断寻找尝试,这个过程细节也是相当琐碎,往往会消耗大量的时间。深度神经
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特征工程往往是数据挖掘模型成功的关键,实践中去寻找或生成有效的特征总是需要大量的先验知识以及不断寻找尝试,这个过程细节也是相当琐碎,往往会消耗大量的时间。深度神经网络可以从高维的特征中自动提取出对任务有效的特征,将阶梯网络应用到广告转化率预测中去,通过阶梯网络自动学习健壮的特征,从而节省特征工程的时间并提高模型精度。通过与传统DNN对比实验,证明阶梯网络在特征表达和精度上有更为优秀的表现。
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