因此,论文中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)的多任务学习结构。MMoE模型刻画了任务相关性,基于共享表示来学习特定任务的函数,避免了明显增加参数的缺点。 模型介绍 MMoE模型的结构(下图c)基于广泛使用的Shared-Bottom结构(下图a)和MoE结构,其中图(b)是图(c)的一种特殊情况,下面依次介绍。 image....
近年来,Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)模型在这一领域取得了显著的进展。 MMoE模型的核心思想是利用Mixture-of-Experts(MoE)层来替代传统的shared-bottom网络结构。在shared-bottom结构中,不同任务共享底部的隐层,这在一定程度上限制了模型对任务间差异性的捕捉能力。而MMoE模型通过为每个任务引入一个独立的门...
MMOE是2018年谷歌提出来的,现在依然是非常常用的模型范式,MMOE的全称是Multi-gate Mixture-of-Experts,对于这个优化任务,引入了多个专家进行不同的决策和组合,最终完成多目标的预测。解决的是硬共享里面如果多个任务相似性不是很强,底层的embedding学习反而相互影响,最终都学不好的痛点。 2.MMOE?hard-parameter shari...
2.2.3. Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)模型 Multi-gate Mixture-of-Experts是One-gate Mixture-of-Experts的升级版本,借鉴门控网络的思想,将OMoE模型中的One-gate升级为Multi-gate,针对不同的任务有自己独立的门控网络,每个任务的gating networks通过最终输出权重不同实现对专家的选择。不同任务的门控网络可...
简介:本文将深入解析MMoE(Multi-gate Mixture-of-Experts)模型的理论知识,并通过实例展示其在多任务学习中的实际应用。MMoE模型是一种有效的多任务学习模型,其特点在于允许多个任务共享底层特征,同时又能为每个任务学习特定的专家网络。文章将围绕MMoE的模型结构、原理、优势及其在实际场景中的应用进行详细阐述,旨在帮助...
多任务学习(Multi-task Learning)便由此而生,在多任务学习中,希望通过一个模型可以同时学习多个目标。然而在多任务学习中,多个任务之间通常存在着或是彼此联系或是巨大差异的现象,这就导致了多任务模型常常效果不佳。Google于2018年提出了Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)模型[1]来对任务之间相互关系建模。
🎯 探索推荐算法中的多目标学习,我们来到了MMoE(Multi-gate Mixture-of-Experts)的精彩世界。从最初的shared bottom到mie,再到mmoe,以及后来的ple,推荐系统的模型结构不断演变。🤔 当你被问及心中完整的推荐系统精排模型时,是否能够清晰描绘出它的模样?推荐模型并非一成不变,而是根据业务需求灵活组合。target ...
本章主要介绍 Google 发表在 KDD 2018 上的经典的多任务学习模型 MMoE(Multi-gateMixture-of-Experts),它主要的使用工业场景是不相关任务的多任务学习,这里不相关任务以常见的示例来讲,如视频流推荐中的 CTR、点赞、时长、完播、分享等相关性不强的多个任务。
多任务学习框架MMoE，全称为Multi-gate Mixture-of-Experts，由谷歌在2018年提出。MMoE旨在解决多任务学习中模型效果高度依赖任务间相关性的问题。在多任务模型中，不同任务共享底层网络，然后基于底层网络输出，每个任务经过独立的网络得到输出。传统的多任务模型存在局限性，当任务间相关性不强时，共享底层...
MMoE显式地从数据中学习了不同任务间的相关性;使用了一种MoE(Mixture of Experts)的结构;此外还引入了门控网络(Gate)来优化每一个任务。 模型结构 和Shared Bottom相比,MMoE替换了任务间共享的Bottom部分,将Input接入任务间共享的多个专家网络(Expert)和任务间独立的Gate网络;Tower部分的输入是专家网络输出的加权...