具体的实践中,我们主要参考了腾讯的PLE(Progressive Layered Extraction)模型,PLE相对于前面的MMOE和ESMM,主要解决以下问题: 多任务学习中往往存在跷跷板现象,也就是说,多任务学习相对于多个单任务学习的模型,往往能够提升一部分任务的效果,同时牺牲另外部分任务的效果。即使通过MMoE这种方式减轻负迁移现象,跷跷板现象仍然...
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...
如MMoE、CGC/PLE等多任务学习模型都是在共享底层的信息,在上层的tower层,任务本身是独立建模的。 ESMM捕捉到任务之间的显性关系,从feature到label全面地利用起来。具体来说,关注了任务的label域信息,通过展现(Impression)、点击(Click)、转化(Conversion)所构成的行为链,巧妙地构建了Multi-Target的概率连成通路。 (1...
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-...
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...
多任务学习:Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-Task Learning (MTL) Model for Personalized 出处:[腾讯]RecSys2020最佳长论文 参考:https://mp.weixin.qq.com/s/IEtlu2AhvwI-W6lZY1j4NQ 1、论文贡献 论文对多任务学习方向,多个任务在NN模型中的架构形式做了探索。具体分为单层和多层两种结...
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; ...
machine-learningdeep-learningrecommender-systemmindctr-predictiondcndindssmdeepfmplexdeepfmpnnautointesmmfibinetdsinmmoeedcnmasknetpepnet UpdatedMar 2, 2025 Python 练习下用pytorch来复现下经典的推荐系统模型, 如MF, FM, DeepConn, MMOE, PLE, DeepFM, NFM, DCN, AFM, AutoInt, ONN, FiBiNET, DCN-v2, AFN...
word2vec tdm deepfm ple esmm https://paddlerec.readthedocs.io/en/latest/ Python等 5 种语言 Apache-2.0 保存更改 发行版 暂无发行版 PaddleRec 开源评估指数 生产力 创新力 稳健性 协作 贡献者 软件 贡献者(65) 全部