深度与广度学习框架（Deep and Wide Learning，简称DWL）是一种结合宽线性模型和深神经网络的框架，旨在提升深度学习模型的准确性和计算效率。该框架特别适用于处理稀疏输入数据，通过协同学习数据内部和数据间的表征，显著改善推荐系统、分类和回归任务的性能。DWL最初由Google研究团队提出，主要用于推荐系统，如YouTube视频推荐，结合了宽线性模型的记忆能力和深神经网络的泛化能力。
