4. 美团 "猜你喜欢" 深度学习排序模型 根据业务目标,将点击率和下单率拆分出来,形成两个独立的训练目标,分别建立各自的 Loss Function,作为对模型训练的监督和指导。DNN 网络的前几层作为共享层,点击任务和下单任务共享其表达,并在BP 阶段根据两个任务算出的梯度共同进行参数更新。网络在最后一个全连接层进行拆分,...
通常多任务学习的loss function可以写为: \large{L}_{MTL}=\sum_i{w_i \cdot\large{L_i}} 那么对于共享参数W_{sh}在梯度下降优化时: W_{sh}=W{sh}-\gamma\sum_i{w_i \frac{\partial{\large{L_i}}}{\partial{W_{sh}}} 从上面的表达式可以看出,W_{sh}的优化受到所有loss的影响,并且不同l...
MTL模型中的第一个挑战: 如何为multiple tasks定义一个统一的损失函数?最简单的办法,我们可以整合不同tasks的loss function,然后简单求和。这种方法存在一些不足,比如当模型收敛时,有一些task的表现比较好,而另外一些task的表现却惨不忍睹。其背后的原因是不同的损失函数具有不同的尺度,某些损失函数的尺度较大,从而...
Loss FunctionMulti-task learning (MTL) is a popular method in machine learning which utilizes related information of multi tasks to learn a task more efficiently and accurately. Naively, one can benefit from MTL by using a weighted linear sum of the different tasks loss functions. Manual ...
对于MTL loss function 的设计,还有其他不同的 heuristic 方法,或基于任务的难易性 (Dynamic Task Prioritization), 或直接对于计算到的任务梯度进行映射,防止出现任务梯度之间的 conflicting gradients 情况 (Gradient Surgery)。 但在各式各样的 MTL loss function design 里,很难出现其中一个方法在所有数据集里都 ...
根据业务目标,我们把点击率和下单率拆分出来,形成两个独立的训练目标,分别建立各自的Loss Function,作为对模型训练的监督和指导。DNN网络的前几层作为共享层,点击任务和下单任务共享其表达,并在BP阶段根据两个任务算出的梯度共同进行参数更新。网络在最后一个全连接层进行拆分,单独学习对应Loss的参数,从而更好地专注于...
第二个就是model.compile中的loss和loss的权重需要和任务输出层的name进行对应,如下: loss={'out1': 'categorical_crossentropy','crf_output': crf.loss_function} loss_weights={'out1':1, 'crf_output': 1} 下面是实现代码,发现没有,Keras搭建多任务学习模型是不是So easy。
概括来讲,一旦发现正在优化多于一个的目标函数,你就可以通过多任务学习来有效求解(Generally, as soon as you find yourself optimizing more than one loss function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...
因此,对于公式(7),在新的回归型任务中,我们可以将L1(W)和L2(W)用其它的回归任务对应的损失函数来代替,所以可以看到,这篇文章做的事情,其实就类似于l1,l2正则化,在总的loss function上加入了关于“不确定性”的loss function; 对于分类型任务,作者木有给出最终的化简公式,不过对照下面的一个分类型任务+一个回...
Multi-Task Loss Function 传统的ESMM采用CVR网络与CTR网络共享embedding,解决了CVR预测中的数据稀疏性问题。对于ESMM的损失函数,将CVR设计为中间变量,并采用CTCVR(CTR×CVR)与CTR一起作为预测目标的一部分 文中发现,当CVR训练数据非常稀疏且CVR AUC水平较低时,ESMM模型效果良好。CTR任务有助于CVR预测,与单独训练CVR...