Con el desarrollo del comercio electrónico, la publicidad en línea comenzó a prosperar y se ha desarrollado gradualmente en un nuevo modo de negocio, del cual la predicción de las tasas de clics (CTR) es la tecnología de conducción esencial. Dado un usuario, productos y escenarios, el modelo CTR puede predecir la probabilidad de clic del usuario en un anuncio en línea. Recientemente, se ha logrado un gran progreso con la introducción de Redes Neuronales Profundas (DNN) en CTR. Con el fin de avanzar aún más en los modelos de predicción de CTR basados en DNN, este documento introduce un nuevo modelo de FO-FTRL-DCN, basado en el prestigioso modelo de Red Profunda y Cruzada (DCN) aumentado con la última técnica de optimización de Follow The Regularized Leader (FTRL) para DNN. Los extensos experimentos comparativos en los conjuntos de datos de iPinYou muestran que el modelo propuesto ha superado a otros baselines de última generación, con una mejor generalización en diferentes conjuntos de datos en el benchmark.