背景

特征工程是绕不开的话题，巧妙的特征组合也许能够为模型带来质的提升。但同时，特征工程耗费的资源也是相当可观的，对于后期模型特征的维护、模型线上部署不太友好。2016年，微软提出Deep Crossing模型，旨在解决特征工程中特征组合的难题，降低人力特征组合的时间开销，通过模型自动学习特征的组合方式，也能达到不错的效果，且在各种任务中表现出较好的稳定性。

与之前介绍的FNN、PNN不同的是，Deep Crossing并没有采用显式交叉特征的方式，而是利用残差网络结构挖掘特征间的关系。本文将对DeepCrossing从原理到实现细节进行详细分析。

分析

1. DeepCrossing模型结构

整个模型包含四种结构：Embedding，Stacking，Residual Unit，Scoring Layer。

论文中使用的目标函数为 $logloss$ ：$logloss=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_ilog(p_i)+(1-y_i)log(1-p_i))$ ，在实际应用中，可以灵活替换为其他目标函数。

下面对各层结构进行分析：

1.1 Embedding & Stacking

Embedding的主要目的是将高维稀疏特征转化为低维稠密特征，其公式化定义为：$X_j^O=max(0,W_jX_j^I+b_j)$ ，其中 $X_j^I$ 代表输入的第 $j$ 个特征Field，并且已经过one-hot编码表示，$Wb$ 分别表示对应的模型参数。与前几篇paper介绍的Embedding过程不同的是，DeepCrossing加上了偏置项 $b$ 。公式中的 $max$ 操作等价于使用 $relu$ 激活函数。

尽管可以通过分Field的操作，减少Embedding层的参数量，但是由于某些 高基数特征 的存在，如paper中提到的CampaignID，其对应的 $W_j$ 仍然十分庞大。为此作者提出，针对这些高基数特征构造衍生特征，具体操作如下。根据CampaignID的历史点击率从高到低选择Top1000个，编号从0到999，将剩余的ID统一编号为1000。同时构建其衍生特征，将所有ID对应的历史点击率组合成1001维的稠密矩阵，各个元素分别为对应ID的历史CTR，最后一个元素为剩余ID的平均CTR。通过降维引入衍生特征的方式，可以有效的减少高基数特征带来的参数量剧增问题。

经过Embedding之后，直接对所有的 $X_j^O$ 进行拼接Stacking，$X^O=[X_0^O,X_1^O,\dots,X_K^O]$ 。作者将特征embedding为256维，但是对于本身维度低于256的特征Field，无需进行Embedding，直接送入Stacking层，如上图中的 $Feature\#2$ 所示。

1.2 Residual Unit

残差的网络结构如下：

公式定义为：$X^O=F(X^I,\{W_0,W_1\},\{b_0,b_1\})+X^I$

将 $X^I$ 移项到等式左侧，可以看出 $F$ 函数拟合的是输入与输出之间的残差。对输入进行全连接变换之后，经过 $relu$ 激活函数送入第二个全连接层，将输出结果与原始输入进行 element-wise add 操作，再经过 $relu$ 激活输出。有分析说明，残差结构能更敏感的捕获输入输出之间的信息差 [2]。

作者通过各种类型各种大小的实验发现，DeepCrossing具有很好的鲁棒性，推测可能是因为残差结构能起到类似于正则的效果，但是具体原因是如何的并未明确指出，如果有同学了解具体原因，欢迎交流。

1.3 Scoring Layer

使用 $logloss$ 作为目标函数，可以灵活改用其他函数表示。

2. Early Crossing vs. Late Crossing

在paper中，作者针对特征交叉的时间点先后的问题进行试验对比。在DeepCrossing中，特征是在Embedding之后就开始进行交叉，但是有一些模型如DSSM，是在各类特征单独处理完成之后再进行交叉计算，这类模型的结构如下所示：

文中提到，DSSM更擅长文本处理，设计文本处理相关实验，DeepCrossing比DSSM表现更优异。作者认为，DeepCrossing表现优异主要来源于：1）残差结构；2）及早的特征交叉处理；

3. 性能分析

3.1 文本输入

输入特征相同，以DSSM作为baseline，根据Table 3可以看出DeepCrossing相对AUC更高。

将生产环境的已有模型Production作为baseline进行对比，虽然DeepCrossing比DSSM表现更好，但稍逊Production。这是因为Production的训练数据集不同，且有更为丰富的特征。

### 3.2 其他对比

1）衍生特征Counting Feature的重要性比较

在1.1节中讨论过，为了对高基数特征进行降维处理，引入了统计类衍生特征（称之为Counting Feature）。对比此类特征对于模型的影响，从实验结果可以看出衍生特征能够带来较大提升。

2）与生产环境模型Production进行比较

使用Production训练特征的子集，使用22亿条数据进行训练。最终DeepCrossing表现超过了Production。

实验

使用 $MovieLens100K dataset$ ，核心代码如下。

class DeepCrossing(object):

    def __init__(self, vec_dim=None, field_lens=None, lr=None, residual_unit_num=None, residual_w_dim=None, dropout_rate=None, lamda=None):

        self.vec_dim = vec_dim

        self.field_lens = field_lens

        self.field_num = len(field_lens)

        self.lr = lr

        self.residual_unit_num = residual_unit_num

        self.residual_w_dim = residual_w_dim

        self.dropout_rate = dropout_rate

        self.lamda = float(lamda)

        self.l2_reg = tf.contrib.layers.l2_regularizer(self.lamda)

        self._build_graph()

    def _build_graph(self):

        self.add_input()

        self.inference()

    def add_input(self):

        self.x = [tf.placeholder(tf.float32, name='input_x_%d'%i) for i in range(self.field_num)]

        self.y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name='input_y')

        self.is_train = tf.placeholder(tf.bool)

    def _residual_unit(self, input, i):

        x = input

        in_node = self.field_num*self.vec_dim

        out_node = self.residual_w_dim

        w0 = tf.get_variable(name='residual_w0_%d'%i, shape=[in_node, out_node], dtype=tf.float32, regularizer=self.l2_reg)

        b0 = tf.get_variable(name='residual_b0_%d'%i, shape=[out_node], dtype=tf.float32)

        residual = tf.nn.relu(tf.matmul(input, w0) + b0)

        w1 = tf.get_variable(name='residual_w1_%d'%i, shape=[out_node, in_node], dtype=tf.float32, regularizer=self.l2_reg)

        b1 = tf.get_variable(name='residual_b1_%d'%i, shape=[in_node], dtype=tf.float32)

        residual = tf.matmul(residual, w1) + b1

        out = tf.nn.relu(residual+x)

        return out

    def inference(self):

        with tf.variable_scope('emb_part'):

            emb = [tf.get_variable(name='emb_%d'%i, shape=[self.field_lens[i], self.vec_dim], dtype=tf.float32, regularizer=self.l2_reg) for i in range(self.field_num)]

            emb_layer = tf.concat([tf.matmul(self.x[i], emb[i]) for i in range(self.field_num)], axis=1) # (batch, F*K)

        x = emb_layer

        with tf.variable_scope('residual_part'):

            for i in range(self.residual_unit_num):

                x = self._residual_unit(x, i)

                x = tf.layers.dropout(x, rate=self.dropout_rate, training=self.is_train)

        w = tf.get_variable(name='w', shape=[self.field_num*self.vec_dim, 1], dtype=tf.float32, regularizer=self.l2_reg)

        b = tf.get_variable(name='b', shape=[1], dtype=tf.float32)

        self.y_logits = tf.matmul(x, w) + b

        self.y_hat = tf.nn.sigmoid(self.y_logits)

        self.pred_label = tf.cast(self.y_hat > 0.5, tf.int32)

        self.loss = -tf.reduce_mean(self.y*tf.log(self.y_hat+1e-8) + (1-self.y)*tf.log(1-self.y_hat+1e-8))

        reg_variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)

        if len(reg_variables) > 0:

            self.loss += tf.add_n(reg_variables)

        self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.lr).minimize(self.loss)

reference

[1] Shan, Ying, et al. "Deep crossing: Web-scale modeling without manually crafted combinatorial features." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. ACM, 2016.

[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/72679537

[3] https://www.zhihu.com/question/20830906/answer/681688041

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巴特西

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