简单来说，Wide 部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”（Memorization），而 Deep 部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”（Generalization），因为只有这样的结构特点，才能让模型兼具逻辑回归和深度神经网络的优点，也就是既能快速处理和记忆大量历史行为特征，又具有强大的表达能力，这就是 Google 提出这个模型的动机。
模型的记忆能力
所谓的 “记忆能力”，可以被宽泛地理解为模型直接学习历史数据中物品或者特征的“共现频率”，并且把它们直接作为推荐依据的能力
模型的泛化能力
“泛化能力”指的是模型对于新鲜样本、以及从未出现过的特征组合的预测能力。
Wide&Deep 模型的应用场景
Wide&Deep 模型的 TensorFlow 实现
继续使用 TensorFlow 的 Keras 接口来构建 Wide&Deep 模型
# wide and deep model architecture
# deep part for all input features
deep = tf.keras.layers.DenseFeatures(numerical_columns + categorical_columns)(inputs)
deep = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(deep)
deep = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(deep)
# wide part for cross feature
wide = tf.keras.layers.DenseFeatures(crossed_feature)(inputs)
both = tf.keras.layers.concatenate([deep, wide])
output_layer = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(both)
model = tf.keras.Model(inputs, output_layer)
在生成 crossed_feature 的过程中，我其实仿照了 Google Play 的应用方式，生成了一个由“用户已好评电影”和“当前评价电影”组成的一个交叉特征
movie_feature = tf.feature_column.categorical_column_with_identity(key='movieId', num_buckets=1001)
rated_movie_feature = tf.feature_column.categorical_column_with_identity(key='userRatedMovie1', num_buckets=1001)
crossed_feature = tf.feature_column.crossed_column([movie_feature, rated_movie_feature], 10000)
在 Deep 部分和 Wide 部分都构建完后，我们要使用 concatenate layer 把两部分连接起来，形成一个完整的特征向量，输入到最终的 sigmoid 神经元中，产生推荐分数