关于密集特征的缺点是过度泛化

来源：2-11 wide_deep模型

qq_天使印迹_0

2020-02-18

第二章wide&deep模型中提到密集特征的一个缺点就是可能造成过度泛化。
那么，怎么才算过渡泛化，在训练结果中是怎么体现的，可以举一个稍微具体点的例子吗？

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1回答

正十七

2020-02-26

过度泛化一般出现在用户数据较少的时候，即推荐系统刚刚启动的时候。此时，因为用户数据少，所以密集特征无法学到有效的embedding，这个时候就会给用户无关的推荐。此时就是过度泛化。

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