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...
4.2 多门的专家混合(Multi-gate Mixture-of-Experts) 参考资料 翻译自论文《2018-MMoE-Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》 摘要 基于神经网络的多任务学习(multi-task learning)在大规模真实应用上的取得了成功,比如推荐系统。例如,在电影推荐系统,推荐系统不仅...
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...
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以学习到对专家的不同组合,因此模型能够考虑到了任务...
Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE) MMoE目的就是相对于shared-bottom结构不明显增加模型参数的要求下捕捉任务的不同。其核心思想是将shared-bottom网络中的函数f替换成MoE层,如上图c所示,形式化表达为:yk=hk(fk(x)),fk(x)=n∑i=1gk(x)ifi(x) 其中gk(x)=softmax(Wgkx) ,输入就是input feature,输...
MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）是2018年谷歌提出的模型，解决硬共享中任务相似性不强导致底层学习效果不好的问题。MMOE引入多个专家进行决策和组合，完成多目标预测。在多任务模型中，硬参数共享方法底层共享隐藏层，上层学习特定任务模式，优点是任务越多，单任务不易过拟合，缺点是底层难以学习适用...
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-gate Mixture-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。
本文提出了一个新颖的多任务学习框架MMoE(Multi-gate Mixture-of-Experts),显式地对任务之间的关系进行建模。在该模型中所有任务共享底层的一组Experts, 并且通过Multi-gate来控制每个Experts起得作用,这种思路在机器学习中很普遍,例如attention机制。 为了验证数据相关性与多任务模型效果之间的关系,作者首先人工生成了一...
本文提出的Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)可以显式的学习从数据中建模任务关系。该方法采用在所有任务中共享专家子模型的Mixture-of-Experts(MoE)结构来进行多任务学习,同时还通过训练过的门网络来优化每个任务。 1 介绍 推荐系统通常需要同时优化多个目标,例如,构建的模型可以同时预测用户对电影是否购买以及打分...