学习总结

（1）这次task的模型看似没啥新东西（embedding+MLP），熟悉tensorflow，还有需要注意特征处理：类别型特征 Embedding 化，数值型特征直接输入 MLP。下一篇task是用pytorch实现的版本。
（2）Embedding+MLP 主要是由 Embedding 部分和 MLP 部分这两部分组成，使用 Embedding 层是为了将类别型特征转换成 Embedding 向量，MLP 部分是通过多层神经网络拟合优化目标。具体来说，以微软的 Deep Crossing 为例，模型一共分为 5 层：对于类别特征，先利用 Embedding 层进行特征稠密化，再利用 Stacking 层连接其他特征，输入 MLP 的多层结构，最后用 Scoring 层预估结果。

文章目录

学习总结
一、Embedding+MLP 模型的结构
- 1.1 Feature层和embedding层
- 1.2 Stacking层
- 1.3 MLP层
- 1

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