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本文分析了用于点击率预测的深度神经网络模型中的早期训练崩溃现象，并提出了缓解策略，如稀疏特征移除和值过滤，在大规模工业数据集上展示了改进效果。
本文提出RankElastor，一种新颖的架构，通过引入参数化全混合和GLU改进的P-FFN，缓解推荐模型密集扩展中的嵌入坍塌，实现鲁棒扩展并在大规模数据集上提升性能。