DCN-R: как объединить Deep & Cross-модель и ResNet-подход для улучшения рекомендаций

DCN-R: как объединить Deep & Cross-модель и ResNet-подход для улучшения рекомендаций #docker Как мы построили DCN-R: новую гибридную модель рекомендаций на Cross Network и ResNet-блоках Современные рекомендательные системы сталкиваются с парадоксом: модели умеют либо отлично «запоминать» закономерности, либо хорошо «обобщать» новые случаи — но почти никогда не делают это одновременно. В этой статье я показываю, как гибридная архитектура DCN-R, сочетающая Cross Network и Residual Blocks, смогла обойти это ограничение и превзойти классические подходы. Мы провели серия экспериментов, автоматический подбор гиперпараметров, абляции и построили продакшн-готовый сервис, чтобы проверить, действительно ли DCN-R работает лучше, или это просто красивая идея.

link