OptIDC：用最优传输统一 CTR 模型的样本、特征与 Embedding 选择

OptIDC 首次在统一框架内联合学习 CTR 预测输入侧的样本、特征和 Embedding 单元选择，以缓解跨层选择冲突。其“选择加权最优传输”机制通过有限测度上的传输对齐粗细粒度选择决策，并保留各层语义。框架与具体模型无关，可结合现有特征交互架构。