深度交叉网络（Deep Cross Network，DCN）是一种用于处理推荐系统和搜索排名等任务的深度学习模型。它可以通过学习特征之间的交互来提高模型的性能，同时还可以避免特征之间的冗余和过拟合。
在搜索排名中，DCN可以用于学习搜索查询和候选网页之间的关系。具体来说，它可以通过对查询和网页的特征进行交叉操作，从而捕捉它们之间的非线性交互。
DCN的核心思想是将特征交叉操作嵌入到神经网络中。它包含两个主要组件：特征交叉层和神经网络层。特征交叉层通过将特征向量进行两两交叉操作，生成新的交叉特征向量。这些交叉特征向量可以表示原始特征之间的非线性交互。神经网络层则用于学习交叉特征向量和目标变量之间的映射关系。
DCN可以用于处理大规模的高维特征空间，因为它可以自适应地学习特征的权重和交叉项。这使得它在处理搜索广告和推荐等任务时表现出色。
DCN的训练可以使用随机梯度下降等优化算法进行。在训练过程中，可以使用正则化等技术来避免过拟合。此外，可以使用批量归一化等技术来加速训练过程和提高模型的稳定性。
总之，深度交叉网络是一种用于搜索排名等任务的有效深度学习模型。它可以通过学习特征之间的交互来提高模型性能，避免特征之间的冗余和过拟合，并且可以处理大规模的高维特征空间。在训练过程中可以使用正则化和批量归一化等技术来提高模型的性能和稳定性。
