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如何修复此Wide & Deep RNN？

Wide & Deep RNN是一种结合了宽度和深度的循环神经网络模型，用于解决推荐系统、广告点击率预测等问题。修复Wide & Deep RNN的方法取决于具体的问题和模型实现，以下是一般性的修复步骤：

数据预处理：检查数据集是否存在缺失值、异常值等问题，进行数据清洗和归一化处理，确保数据的质量和一致性。
模型调参：调整Wide & Deep RNN模型的超参数，如学习率、隐藏层大小、迭代次数等，以提高模型的性能和泛化能力。
特征工程：对输入特征进行适当的处理和转换，如特征选择、特征组合、特征编码等，以提取更有价值的信息供模型使用。
模型结构优化：根据具体问题和数据特点，对Wide & Deep RNN的结构进行优化，如增加隐藏层、调整网络拓扑结构等，以提升模型的表达能力和学习能力。
正则化和防止过拟合：使用正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout等，以减少模型的复杂度和防止过拟合现象。
梯度消失和梯度爆炸问题：针对RNN模型中常见的梯度消失和梯度爆炸问题，可以采用梯度裁剪、使用门控循环单元（GRU）或长短期记忆网络（LSTM）等方法来缓解。
模型评估和调试：使用合适的评估指标对修复后的Wide & Deep RNN模型进行评估，如准确率、召回率、F1值等，同时进行模型调试和验证，确保修复效果的可靠性和稳定性。

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点评 Wide&Deep 排序框架 ?...，通过将 Wide 组件和 Deep 组件在训练时进行加权求和的方式进行。...Wide&Deep 模型线下实验 Wide&Deep 模型有着通用性很强的网络架构，有非常多的可调参数，在模型方面我们用 Adam 作为优化器，用 Cross Entropy 作为损失函数。...图11 Wide&Deep 排序线上效果从上图可以看出，Wide&Deep 模型在美团点评推荐上，取得了非常明显的效果提升，并且通过对在线服务部署的优化，线上性能也可以满足要求。...本文在介绍了点评推荐平台业务构建相关背景的基础上，介绍了深度学习模型在点评推荐业务中的应用，包括 DSSM 深度语义推荐模型、Session Based RNN 推荐模型以及 Wide Deep Learning

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AAAI 2018 | 京东公布基于计算机视觉的电商推荐技术

如何把合适的商品推荐给每位用户，节约用户购物时间，增强用户购物体验，是横亘在京东技术人面前的最大难题。...在图2右侧，我们还引入了类似Wide & Deep网络[8]的结构，以增强整个模型的表达能力。可视化 ?...实验在Telepath之前，京东的全量基准所用的模型和Wide & Deep网络很接近，因此Telepath的离线实验主要是和Wide & Deep网络对比，见图5： ?...图5 Wide & Deep和Telepath对比（离线）从图中可见，Telepath的Loss和AUC比起Wide & Deep网络都有一定改善。 ?...Wide & deep learning for recom- mender systems.

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不可错过的TensorFlow工具包，内含8大算法，即去即用！

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