tensorflow宽深模型中的dnn_hidden_units参数

在TensorFlow宽深模型中，dnn_hidden_units参数用于定义深层神经网络（DNN）的隐藏层结构。它是一个整数列表，每个整数代表一个隐藏层的神经元数量。

深度神经网络是一种具有多个隐藏层的神经网络结构，它能够学习更复杂的特征表示和模式。dnn_hidden_units参数允许我们自定义深层神经网络的结构，通过指定不同的神经元数量来控制隐藏层的大小和复杂度。

优势：

1. 更好的特征学习能力：深层神经网络可以通过多个隐藏层来学习更高级别的特征表示，从而提高模型的表达能力和预测准确性。
2. 处理复杂数据：宽深模型结合了广义线性模型（宽模型）和深度神经网络（深模型）的优势，能够同时处理稀疏特征和高维特征，适用于处理复杂的结构化数据。
3. 更好的泛化能力：深层神经网络可以通过学习更抽象的特征表示来提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。

应用场景：

1. 推荐系统：宽深模型可以同时考虑用户的历史行为和用户特征，提高推荐的准确性和个性化程度。
2. 广告点击率预测：通过结合广告的特征和用户的特征，宽深模型可以更好地预测广告的点击率。
3. 用户购买行为预测：宽深模型可以综合考虑用户的历史购买行为和用户特征，预测用户的未来购买行为。

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