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Avazu Inc
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PRIME方法通过缓解亚组优化竞争来改进CTR模型
研究人员开发了PRIME，一种新颖的方法来解决共享点击率（CTR）顶部网络中的亚组优化竞争问题。PRIME利用即插即用残差输入条件化专家混合模型来锚定原始预测并添加示例特定的logit校正。在Avazu和Criteo数据集上的评估表明，PRIME分别实现了+0.0022和+0.0066的中位数AUC增益，并在FiBiNET和DCNv2等架构上显著提高了LogLoss和效率。
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DeRes架构通过双残差路径改进CTR预测
研究人员推出了一种新颖的Transformer基础CTR预测模型架构DeRes，它解耦了残差稳定性和自适应性。这种新设计采用了并行的恒等映射和注意力块残差路径，能够更好地保留早期信号并更有效地回忆长距离依赖关系。DeRes在大规模数据集上表现出卓越的性能，在计算成本仅略微增加的情况下超越了现有模型，并提供了显著更陡峭的计算-AUC缩放定律。