03一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法1. 模型结构本文的工作启发来自于彩票假设理论，即一个随机初始化的网络包含一个小的子网络（中奖彩票），当迭代训练时可以与原始大型网络的性能相当（2019 ICLR 最佳论文）。我们在 base model 上通过迭代幅度剪枝， 自动提取 CTR 和 CVR 的 mask，每个任...
导读 本文将介绍一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法。分享分为两大部分:第一部分介绍多任务学习相关发展;第二部分具体介绍我们提出的一种多任务联合预估的方法。 全文目录如下: 1. 多任务学习的背景介绍 2. 多任务经典模型结构 3. 一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法 分享
比如一个用户在电商平台上因为标题或者封面因素点击了一个商品但是并没有购买,那么在 CTR 任务中它是一个正样本,但在 CVR 任务中就可能是一个负样本。很多时候 CTR 跟 CVR 存在一定的潜在兴趣冲突。那没有很好地去解决这些冲突,多任务带来的效果可能是 CTR 和 CVR 都会下降。当然我们这个工作主要是利用 CTR 来...
3个预估目标,CTR、CVR、R3。Share-Bottom出现了翘翘板现象,但是PLE能够实现多目标的共赢现象,下表展示了模对于single task的相对提升。未来,CTR领域多任务多目标的升级,我认为依然会朝着“更加灵活的参数共享”来提升效果。“化整为零”的方式更加灵活(例如,根据任务任务之间的相似性来动态决定共享参数的多和少,...
在我们自己的数据集上,做了一个简单对比。3个预估目标,CTR、CVR、R3。Share-Bottom出现了翘翘板现象,但是PLE能够实现多目标的共赢现象,下表展示了模对于single task的相对提升。 未来,CTR领域多任务多目标的升级,我认为依然会朝着“更加灵活的参数共享”来提升效果。“化整为零”的方式更加灵活(例如,根据任务任务...
3个预估目标,CTR、CVR、R3。Share-Bottom出现了翘翘板现象,但是PLE能够实现多目标的共赢现象,下表展示了模对于single task的相对提升。 未来,CTR领域多任务多目标的升级,我认为依然会朝着“更加灵活的参数共享”来提升效果。“化整为零”的方式更加灵活(例如,根据任务任务之间的相似性来动态决定共享参数的多和少,相...
在我们自己的数据集上,做了一个简单对比。3个预估目标,CTR、CVR、R3。Share-Bottom出现了翘翘板现象,但是PLE能够实现多目标的共赢现象,下表展示了模对于single task的相对提升。 未来,CTR领域多任务多目标的升级,我认为依然会朝着“更加灵活的参数共享”来提升效果。“化整为零”的方式更加灵活(例如,根据任务任务...
在我们自己的数据集上,做了一个简单对比。3个预估目标,CTR、CVR、R3。Share-Bottom出现了翘翘板现象,但是PLE能够实现多目标的共赢现象,下表展示了模对于single task的相对提升。 未来,CTR领域多任务多目标的升级,我认为依然会朝着“更加灵活的参数共享”来提升效果。“化整为零”的方式更加灵活(例如,根据任务任务...
分层采样与多任务学习结合 对于点击样本中的转化正样本过少问题，可采用分层加权采样策略。在模型层面构建多任务网络，底层共享用户兴趣表达层，上层分别连接CTR和CVR预估塔。根据用户行为路径设置样本权重：完成转化的样本权重设为3，点击未转化样本权重设为1，曝光未点击样本权重设为0.5。通过参数共享机制，让CVR塔借助...
借鉴阿里妈妈提出的 ESMM 模型(完整空间多任务模型),使用全站用户行为序列数据(包括点击、加购、收藏等),使用多任务学习的思路,引入了两个辅助的学习任务,在完整的曝光样本空间,分别拟合 pCTR 和 pCTCVR,从而缓解传统 CVR 预估模型难以克服的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题。