AutoInt模型疑问

[WegenPan]

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Describe the question(问题描述) 关于AutoInt模型代码实现的一个疑问

Additional context 这部分的代码中，仅将sparse特征进行embedding处理，然后作为InteractingLayer的输入。在AutoInt的论文中将dense特征也进行embedding且输入到InteractingLayer，与这里的代码有些出入。 sparse_embedding_list, dense_value_list = input_from_feature_columns(features, dnn_feature_columns, l2_reg_embedding, init_std, seed) linear_logit = get_linear_logit(features, linear_feature_columns, init_std=init_std, seed=seed, refix='linear',l2_reg=l2_reg_linear) att_input = concat_func(sparse_embeddinglist, axis=1) for in range(att_layer_num): att_input = InteractingLayer( att_embedding_size, att_head_num, att_res)(att_input) att_output = tf.keras.layers.Flatten()(att_input)

希望您能解答下~ Operating environment(运行环境):

• python version [e.g. 3.7]
• tensorflow version [e.g. 2.1.0,]
• deepctr version [e.g. 0.7.1,]

[shenweichen]

嗯 这里主要是为了和其他模型保持io尽量一致，所以没有单独对dense feature做embedding处理。在v0.2.2版本中，我们是统一将dense feature进行embedding处理，后来考虑到更多的灵活性就没有支持这个功能了。

[WegenPan]

嗯 这里主要是为了和其他模型保持io尽量一致，所以没有单独对dense feature做embedding处理。在v0.2.2版本中，我们是统一将dense feature进行embedding处理，后来考虑到更多的灵活性就没有支持这个功能了。

明白了，感谢