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Name	Current message text
^h English (en)	Wide & Deep became one of the canonical reference architectures for industrial click-through-rate ({{Term\|click-through rate\|CTR}}) prediction and ranking, alongside [[Factorization Machines]] and the deep {{Term\|click-through rate\|CTR}} models that followed. The pattern of pairing a memorization-friendly linear branch with a {{Term\|generalization}}-friendly deep branch motivated successors such as DeepFM, Deep & Cross Network, and xDeepFM, which automate the cross-{{Term\|feature engineering}} that the wide branch still relies on.
^h Spanish (es)	Wide & Deep se convirtió en una de las arquitecturas de referencia canónicas para la predicción y clasificación de la tasa de clics ({{Term\|click-through rate\|CTR}}) industrial, junto con las [[Factorization Machines]] y los modelos profundos de {{Term\|click-through rate\|CTR}} que vinieron después. El patrón de combinar una rama lineal favorable a la memorización con una rama profunda favorable a la {{Term\|generalization\|generalización}} motivó sucesores como DeepFM, Deep & Cross Network y xDeepFM, que automatizan la {{Term\|feature engineering\|ingeniería de características}} cruzadas en la que la rama ancha aún se apoya.
^h Chinese (zh)	Wide & Deep 与 [[Factorization Machines]] 以及随后出现的深度{{Term\|click-through rate\|CTR}}模型一起,成为工业界点击率({{Term\|click-through rate\|CTR}})预测与排序的经典参考架构之一。将记忆友好的线性分支与{{Term\|generalization\|泛化}}友好的深度分支配对的模式,催生了 DeepFM、Deep & Cross Network 和 xDeepFM 等后继者,它们自动化了宽分支仍依赖的交叉{{Term\|feature engineering\|特征工程}}。