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实验取得了不错的效果,总结一...
ESCM借助因果推断中的反事实经验最小化作为正则项来解决ESMM中存在的预估有偏(IEB,Inherent Esitimation Bias)和独立先检验(PIP,Potential Independence Priority)的问题。 预估有偏是指ESMM预估的CVR比真实值更大,独立性先验是指ESMM在对CVCTR建模时,忽略了转换依赖点击这一因果关系 ESCM和ESMM的损失函数基本一致,但...
MMoE和ML-MMoE所有的expert权重几乎不为0,这也表明:没有先验知识的情况下,MMOE and ML-MMOE很难收敛到CGC和PLE的结构,即便理论上存在可能性; 与CGC相比,PLE的shared experts对Tower有更大的影响,尤其是在VTR任务中。PLE性能优于CGC,这表明共享更高级的更深层表示的价值。换句话说,为了在任务之间共享某些更深...
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(CTR)为曝光到点击的概率，那么点击然后购买的概率为p(CT...
相对于前面的MMOE、SNR和ESMM模型,PLE模型主要解决两个问题: (1)MMOE中所有的Expert是被所有任务所共享的,这可能无法捕捉到任务之间更复杂的关系,从而给部分任务带来一定的噪声; (2)不同的Expert之间没有交互,联合优化的效果有所折扣。 从图中的网络结构可以看出,CGC的底层网络主要包括shared experts和task-...
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。PLE（Progressive Layered Extraction）渐进式分层提取模型结合任务独享专家网络和所有任务共享专家网络，通过定制门控网络避免参数干扰，实现...
CGC和PLE在超过两个子任务的多任务学习中,可以有效地避免seesaw phenomenon和负迁移; PLE的效果优于CGC; 公开数据集表现 作者在三个公开数据集上比较了Hard Parameter Sharing、MMoE和PLE的效果,从图中可以看出: Hard Parameter Sharing和MMoE均存在seesaw phenomenon,而PLE则表现很好,有效地消除了seesaw phenomenon; ...
学习并复现经典的推荐系统多目标任务,如:SharedBottom、ESMM、MMoE、PLE deep-learningpython3mtlplepytrochrecommendsystemmmoe UpdatedJul 30, 2022 Jupyter Notebook 基于ESMM、MMoE和deepFM的多目标模型 deepfmmultitask-learningesmmmmoe UpdatedFeb 19, 2022 ...
大规模推荐算法库,包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、DeepWalk、SSR、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、MAML、xDeepFM、DeepFEFM、NFM、AFM、RALM、Deep Crossing、PNN 主页 取消 保存更改 Python...
一文梳理多任务学习(MMoE/PLE/DUPN/ESSM等) 大家在做模型的时候,往往关注一个特定指标的优化,如做点击率模型,就优化AUC,做二分类模型,就优化f-score。然而,这样忽视了模型通过学习其他任务所能带来的信息增益和效果上的提升。通过在不同的任务中共享向量表达,我们能够让模型在各个任务上的泛化效果大大提升。这个方...