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基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型

李致贤 张红梅

桂林电子科技大学学报2020,Vol.40Issue(5):418-423,6.
桂林电子科技大学学报2020,Vol.40Issue(5):418-423,6.

基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型

The Advertising click-through rate prediction model based on depth network model compression

李致贤 1张红梅1

作者信息

  • 1. 桂林电子科技大学 广西高校云计算与复杂系统重点实验室,广西 桂林 541004
  • 折叠

摘要

关键词

点击率预估/深度学习/模型蒸馏/多头注意力机制/残差网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

李致贤,张红梅..基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型[J].桂林电子科技大学学报,2020,40(5):418-423,6.

基金项目

国家自然科学基金(61461010,61363031) (61461010,61363031)

广西高校云计算与复杂系统重点实验室基金(YF16203) (YF16203)

桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2019YCXS025) (2019YCXS025)

桂林电子科技大学学报

1673-808X

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