论文题目: DeepGBM: A Deep Learning Framework Distilled by GBDT for Online Prediction Tasks
论文地址: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3330858
论文发表于: KDD 2019
论文大体内容：
本文主要提出了DeepGBM模型，来整合NN与GBDT的优势，支持sparse特征和dense特征，并且是end2end的训练流程，也适用于online training。经过实验，该模型在常见的数据集（如Criteo等）上取得state-of-art的效果。
Motivation：
GBDT是传统的方法，对dense特征特别有效，目前也在工业届/比赛广泛使用，但是它不能很好处理sparse特征，而NN对sparse特征处理的特别好，如何将它们结合起来以取得更好的效果，是特别重要的。
Contribution：
本文作者提出DeepGBM模型，通过对sparse特征和dense特征分别使用2个不同的模型来处理，CatNN（任意处理sparse特征的模型，在这里直接使用DeepFM）来处理sparse特征，GBDT2NN（NN版GBDT）来处理dense特征，最后将两者结合以达到更好的效果；
1. DeepGBM的framework如下图，主要包含CatNN和GBDT2NN；
2. 这里的CatNN（DeepFM）的loss function；
3. GBDT2NN主要思想是要让NN模型得到如GBDT的效果，主要包含以下几项：
①每棵树使用的特征会直接用于NN模型，或者使用里面的Top Feature；
②最原始的Loss function如下，就是要让NN的结果接近GBDT的结果；
③由于树的叶子节点较多，作者为了高效，在叶子节点后面接一层FC，以减少节点数，来达到高效的目的，该方法被称为叶子编码蒸馏，其Loss function如下；
④扩展到多棵树上，使用了1个trick——随机Grouping，以更高效，其Loss function如下：
⑤输出结果则是多个Group相加；
4. 最后的predict结果则是将CatNN与GBDT2NN的输出线性加权；
5. 作者在offline实验的时候，加入了叶子编码蒸馏的loss，而online的时候去掉；
实验
6. Dataset
7. Baseline
LightGBM；
LR；
FM；
WDL；
DeepFM；
PNN；
CatNN+LightGBM；
GBDT2NN；
8. 实验结果
以上均为个人见解，因本人水平有限，如发现有所错漏，敬请指出，谢谢！
来源：CSDN
作者：John159151
链接：https://blog.csdn.net/John159151/article/details/103642744