Wide&Deep与DeepFm的对比

DeepFM相较于Wide&Deep增加了FM部分，即是增加了特征的交叉能力。深度学习的表达能力和拟合能力，但特征的交叉能力不足够，通过使用FM部分增加模型的交叉能力可以加快收敛速度。DeepFM和Wide&Deep两者均有linear部分，一般使用该部分进行属性交叉。

xDeepFM与DeepFM的对比

xDeepFM主要为了解决DNN只能进行位级别的特征交叉，通过CIN网络中数学形式的哈达玛积可以进行向量之间的特征的交叉。而DeepFM主要是通过隐向量之间的内积进行交叉，也是位级别的特征交叉。