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CTR 예측을 위한 비전 트랜스포머 활용에 관한 연구
Author
김태석, 김석훈, 임광혁
Journal Title
지식경영연구
Publication Year
2021
Topics
Summary
This study presents a method for improving the performance of a transformer model for CTR prediction and analyzes the effect of discrete and categorical CTR data characteristics on model performance. The experimental results confirm that the prediction performance is significantly improved when L2 generalization is applied in the embedding process for CTR data input processing and when batch normalization is applied instead of layer normalization to the transformer model.
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