1樓：失落的薩特
用乙個非神經網路的模型，比如gbdt，這樣樣本只要幾百萬就能訓練的還不錯。
通過mtl方式和ctr網路一起訓練，embedding層共享，主要是解決大的id embedding訓練不充分的問題。
通過預訓練的方式提前訓練好高維稀疏的id 特徵。
ps. cvr樣本是否稀疏其實是個非常籠統的問題，比如在什麼模型，什麼特徵的條件下，和誰比是稀疏的？稀疏是否會帶來實際的問題？
解決稀疏問題模型效果能不能變好？ 比如乙個gbdt模型不需要很多樣本，那gbdt的cvr模型可能就不存在樣本稀疏的問題。如果模型是乙個NN，也需要看是否使用了高維稀疏的特徵，比如item embedding，如果沒有id特徵，本身網路引數只有幾百萬，那累計一段時間的樣本可能也不存在樣本稀疏的問題。
而且如果沒有id特徵，樣本可以訓練多遍，也會緩解資料不夠的問題。如果這些問題都存在，再思考是否可以通過預訓練或者和ctr任務 cotrain的方式來解決樣本稀疏。最後嘗試esmm這些模型，但是不一定work ：）
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