CTR预估中怎样加入图片特征？图片特征怎么提取？

在CTR（ClickThrough Rate，点击率）预估模型中引入图片特征，能够极大地提升模型的准确性，尤其是在用户与商品、广告或内容进行互动时。用户在浏览时，图片往往是第一眼吸引他们注意力的元素，它的质量、风格、内容直接影响着用户的点击意愿。那么，如何将这些视觉信息量化的融入到CTR预估的数学模型中呢？

图片特征的引入：从像素到语义

传统的CTR预估模型，如逻辑回归（Logistic Regression）或因子分解机（Factorization Machines），主要依赖于用户画像、商品属性（如类别、标题、价格）、上下文信息（如投放时间、设备类型）等离散或数值型的特征。然而，这些特征往往无法完全捕捉图片所蕴含的丰富信息。

要将图片特征加入CTR预估，核心思想是将原始的像素数据转化为模型能够理解和利用的向量表示。这个转化过程，也就是图片特征提取，通常是一个复杂但又至关重要的步骤。

图片特征的提取：一个层层递进的过程

在CTR预估的场景下，我们并不需要像进行图像识别任务那样，需要模型去精确地判断图片中的具体物体是什么（例如，这是一个红色跑鞋，还有一个黑色的鞋带）。CTR预估更侧重于捕捉图片所传递的整体风格、视觉吸引力、与用户偏好的匹配度等。

1. 从原始像素到抽象表示：深度学习的时代

过去，我们可能会尝试使用一些手工设计的特征，比如颜色直方图、纹理描述子（如LBP, SIFT）等。但这些方法在捕捉复杂视觉信息方面能力有限。如今，深度学习模型，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），成为了图片特征提取的主流。

CNNs通过多层卷积、池化和激活函数的堆叠，能够自动学习从低级像素模式（如边缘、纹理）到高级语义特征（如物体的形状、组成部分）的层次化表示。

2. 利用预训练模型：事半功倍的捷径

直接从头开始训练一个CNN模型来提取特征，需要海量标注数据和强大的计算资源。在CTR预估场景下，我们通常会借助于在大型图像数据集（如ImageNet）上预训练好的CNN模型。这些预训练模型已经学会了识别各种通用物体和场景，其底层和中间层的权重捕捉到了大量的视觉通用知识。

常见的预训练模型包括：ResNet (Residual Network), Inception, VGG, MobileNet 等。这些模型在ImageNet上进行了百万级图片的训练，能够输出高质量的图像特征。

3. 提取哪个层次的特征？

预训练CNN模型通常包含多个层。我们不需要使用模型最后的分类层（因为它输出的是具体的类别概率，对于CTR预估的通用性不强）。相反，我们会选择模型中相对靠后但又不是最终分类层的全连接层或全局平均池化层。

全连接层（Fully Connected Layer）：在卷积层之后，通常会接一个或多个全连接层。这些层将前面提取到的空间特征展平，并映射到一个高维向量空间。这个向量就代表了图片的“高级语义”信息，比如图片的整体风格、物体间的关系等。
全局平均池化层（Global Average Pooling Layer, GAP）：这是另一种常用的选择。GAP层将最后一层卷积层输出的特征图进行平均，得到一个固定长度的向量，代表了整个图像的全局信息。这种方式相比全连接层，参数量更少，并且可以有效缓解过拟合。

选择哪个层的输出来作为特征，可以根据实际任务和实验效果来定。通常，更靠后的层会包含更抽象、更语义化的信息。

4. 特征的维度和处理

从预训练CNN模型中提取的特征，通常是一个固定维度的向量，例如ResNet50模型提取的特征维度可能是2048。这个高维向量就是我们所说的图片Embedding。

这个Embedding向量可以被直接用作CTR预估模型的输入特征。为了进一步提升模型效果，我们还可以对这个Embedding进行一些后处理：

降维（Dimensionality Reduction）：如果Embedding维度过高，可能会增加模型训练的复杂度或导致过拟合。可以使用PCA（主成分分析）或tSNE等方法进行降维。
特征交互（Feature Interaction）：将图片Embedding与其他的离散或数值型特征进行交叉，例如将图片Embedding的某个维度与用户的年龄进行组合，或者通过 Embedding 的点积、拼接等方式与其他特征进行交互。

将图片特征加入CTR预估模型

一旦我们获得了图片Embedding向量，就可以将其无缝地集成到各种CTR预估模型中。

逻辑回归（LR）/ FTRL：可以将图片Embedding向量中的每个维度视为独立的特征，与用户ID、商品ID、物品属性等特征一起输入到LR模型中。或者，也可以对Embedding进行一些简单的聚合（如求均值、最大值），再作为特征输入。
因子分解机（FM）/ 深度因子分解机（DeepFM）：图片Embedding可以直接作为FM模型中的特征。FM模型擅长捕捉特征之间的二阶交互，可以自然地学习Embedding向量中不同维度之间的潜在关系。在DeepFM中，可以将Embedding输入到共享的Embedding层，然后与其他的特征一起经过MLP（多层感知机）部分。
Wide & Deep 模型：可以将图片Embedding（或其部分维度）作为“Wide”部分的输入，用于捕捉更直接的、线性的关联；同时也可以将Embedding输入到“Deep”部分的MLP中，用于学习更深层次的非线性表示。
Transformer/Attention机制：在更复杂的模型中，可以将图片Embedding作为序列的一部分，与其他模态的特征（如标题的词Embedding）一起通过Transformer或Attention机制进行交互，以更细粒度地捕捉多模态信息之间的关联。

举个例子说明：

假设我们要预估一个用户看到并点击一个商品的概率。用户有一系列画像特征（年龄、性别、地域），商品有一些文本属性（标题、描述）和一个对应的图片。

1. 图片特征提取：我们选用一个预训练好的ResNet50模型。将商品的图片输入到ResNet50中，并提取其最后一个全局平均池化层的输出，得到一个2048维的向量，这就是商品的图片Embedding。
2. 特征组合：我们将这个2048维的图片Embedding向量，与用户年龄、用户性别、商品类别、商品标题的词Embedding等所有其他特征，全部拼接在一起，形成一个更大的特征向量。
3. 模型训练：将这个大的特征向量输入到我们的CTR预估模型（例如DeepFM）中进行训练。模型会学习如何根据这些组合后的特征来预测用户点击商品的概率。在训练过程中，模型会自行判断图片Embedding的哪些维度对预测点击率最重要，以及它们与用户画像、商品属性等其他特征如何交互才能产生最佳的预测效果。

通过这种方式，图片特征就从原本的像素世界，被成功地量化并“翻译”成了数学模型能够理解和利用的语言，从而大大提升了CTR预估的精度。

可以参考阿里巴巴最近的工作：https://arxiv.org/pdf/1711.06505.pdf

联合使用用户交互过的图片（不光是图片id）和待预估的广告图片。由于要对图片进行建模，实现上有非常大的挑战，但是不是不可能做到，论文里也有较多的篇幅介绍如何实现。