2.4 多任务学习-MMOE 2.5 多任务学习-ESMM 三、实践方案 四、PLE训练优化 4.1 联合训练(Joint Training) 4.2 交替训练(Alternative Training) 五、离线实验对比 六、参考文献 书籍推荐 一、前言 最近搞了一个月的视频多目标优化,同时优化点击率和衍生率(ysl, 点击后进入第二个页面后续的点击次数),线上AB实验取...
任务序列依赖关系建模:这种适合于不同任务之间有一定的序列依赖关系 2.2 MOE模型和MMOE模型原理 2.2.1 MOE模型(混合专家模型) 模型原理:基于多个Expert汇总输出,通过门控网络机制(注意力网络)得到每个Expert的权重 特性:模型集成、注意力机制、multi-head机制 2.2.2 MMOE模型 基于OMOE模型,每个Expert任务都有一个门...
与shared-bottom模型相比,MMoE只有几个额外的gating网络,并且gating网络中的模型参数数量可以忽略不计。 总之,MMoE能够通过确定不同门导致的分离如何相互重叠,以复杂的方式对任务关系进行建模。 2.2 ESMM Entire Space Multi-Task Model 全空间多任务模型 2018年 阿里 提出 论文链接https://arxiv.org/pdf/1804.07931....
如果你的目标就是CTR和CVR,那么MMOE训练CVR时,是会出现欠拟合的,因为他没有共享模型参数,因此,这个时候ESSM比MMOE效果好不少。 参考文献: (1)esmm模型详解:https://imzhanghao.com/2020/11/06/alimama-cvr-esmm/ (2)PLE 论文解析 (3)漫谈深度学习时代点击率预估技术进展:https://zhuanlan.zhihu.com/p/54...
目前用的较多的算法ESMM和MMOE类的算法,都是基于目标的重要性是对等或线性相关来优化的,也一定程度上仿真建模解决了业务的需求。后面会细讲一下最基础的两个算法ESMM和MMOE,这里概括一下: ESMM:定义p(CTR)为曝光到点击的概率,那么点击然后购买的概率为p(CTCVR),他是定义在点击后的样本集上的,如果定义在曝光集...
推荐系统（5）——推荐系统多⽬标优化（ESMM、MMOE、CGC、PLE）1、基本思想 ⽬前⽤的较多的算法ESMM和MMOE类的算法，都是基于⽬标的重要性是对等或线性相关来优化的，也⼀定程度上仿真建模解决了业务的需求。后⾯会细讲⼀下最基础的两个算法ESMM和MMOE，这⾥概括⼀下：1. ESMM：定义p(...
在实际应用中，MMoE能够有效处理不同任务间的特征提取和权重分配问题，美团在对聚块顺序和聚块大小进行任务预测时，便成功地采用了MMoE技术。通过ESMM、概率图模型和MMoE技术，美团在搜索业务中实现了更精准的用户需求预测，提升了搜索排序的效率和效果。这些技术的应用，不仅提高了业务的个性化程度，也...
MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）模型通过门控网络自适应选择专家网络的权重，灵活实现参数共享，缓解极化问题，适用于多任务学习。ESMM（Entire Space Multi-Task Model）全空间多任务模型解决样本选择偏置和数据稀疏性问题，通过损失函数优化模型，实验中使用DNN网络，替换为deepFM或DIN可显著提升效果。...
MMOE模型 模型跟ESMM大体框架基本一致,这里说一下主要的区别:其实图上说的也比较直观,大致就是传统的ESMM底层是直接共享一个share bottom的结构,这里一般是embedding层的共享,这种共享会让各个任务直接彼此受到很强的束缚,不能完全发挥单任务的最大价值;这里的改进是提出了一种expert机制,利用多个expert分别进行加权融合...
百度爱采购为您找到48家最新的esmm模型 mmoe产品的详细参数、实时报价、行情走势、优质商品批发/供应信息,您还可以免费查询、发布询价信息等。