数値特徴は直接ディープ部分に供給され、カテゴリー特徴は最初にハッシュされ、埋め込みのためワイド部分とディープ部分の両方に供給されます。これらの部分からの出力は、ソフトマックス活性化層で処理され、最終出力が得られます。今後の取り組みとして、より効率良くグラフを最適化できるように、既存のフレームワーク・ツールを拡張する予定です。結果を出力する汎用行列乗算関数をサポートします。精度に量子化されます。フレームワークでの量子化プロセスです。モデルに変換されます。置き換える処理が含まれます。トレーニング・データセットのサブセットであるキャリブレーション・データセットを使用して収集されます。モデルを使用して行われます。詳しい説明があります。モデルを使用して行われます。