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下面结合广告推荐系统常见的深度学习模型（比如 Wide & Deep、DeepFM、Two-Tower 等），介绍一下“模型的结构信息”、Dense 数据和 Sparse 数据在训练过程中的角色及处理方式。

1. 模型结构信息

   • 输入层（Input Layer）
     • Sparse 输入：各类离散高维特征（用户 ID、广告 ID、性别、兴趣标签、地域等）
     • Dense 输入：各类连续或低维数值特征（用户年龄、广告曝光时长、历史点击率、价格、设备指标等）
   • Embedding 层（仅对 Sparse 特征）
     • 把每个稀疏 one-hot／multi-hot 特征映射到一个低维实数向量。
     • Embedding lookup 后，得到每个类别特征的 d 维稠密向量。
   • 特征交叉（可选）
     • Wide 组件：对原始特征或特征交叉做线性模型；
     • Deep 组件：把多个 embedding 向量拼接（concat）或做内积、FM 二阶交叉，再进入 MLP。
   • MLP（全连接网络层）
     • 若干层全连接 + 激活（ReLU、PReLU、Dice 等），用于学习复杂非线性特征交互。
   • 输