DeepCTR-Torch

收录理由

处理稀疏类别特征上的点击率预估，常常要把同样的深度网络结构反复重写一遍。DeepCTR-Torch 把常见的 CTR 网络家族——因子分解机、Wide & Deep、DeepFM、DIN/DIEN、AutoInt、FiBiNET、xDeepFM，以及 ESMM、MMOE 这类多任务设计——统一到一套训练和预测接口之下，想对比不同模型思路时能快速上手。它的特征列把嵌入和特征交互的底层细节封装起来，同时又把核心层和交互层开放出来，当内置模型都不合适时，你可以自己组装定制网络。多值输入和序列输入也能处理，贴近真实点击流数据的样子。这更适合做研究验证，而不是直接当生产级服务用，部署环节需要自己围绕训练好的模型来搭建。