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MMoE 应用篇

这篇文章再仔细看一下 https://mp.weixin.qq.com/s/w2U5GBPLmWTDSFKBGaViQQ 《多任务学习经典品读:MMoE 应用篇》   优化的多个目标往往不同,有时相互冲突。例如,除了点击观看视频(ctr)外,我们可能还想推荐给用户评价较高或者更可能个朋友分享的视频。 系统中经常存在隐性偏见。例如

多任务学习模型MTL: MMoE、PLE

常见的监督学习包括: 回归:预测值为连续值,如销售额;二分类:预测值为离散值,且只有两种取值,如性别,要么是男,要么是女;多分类:预测值为离散值,且多于两种取值,如动物分类,可能有猫、狗、狮子等等;还有另外一种,也是本文的主角:多任务学习(Multi Task Learning)。 MTL介绍 首先,介绍什么是多任务

推荐系统(三):推荐系统中常见多任务模型MMOE,ESMM,CGC,AITM

  ​      ​在实际生活中,我们关注的任务往往是一对多的,例如推荐系统场景中,我们希望物品的点击率和转化率都要高,如果只是单纯的集中于优化某一个目标,往往会导致其他​被忽略的目标变差。多任务学习通过共享目标之间的表征,优化多个任务的目标,从而改善多个任务的模型性能,因此

MMOE 论文阅读

MMOE 简介 MMOE 是一个 multitask 模型 multitask 主要有以下有点: 1. 把几个任务合为一个模型,相比于每个任务各训练一个模型来说,可以节省资源 2. 由于几个任务共享了数据,对于相关性比较大的任务来说,可以使数据学的更充分 multitask 也存在以下几个问题: 1. 对于几个任务共享的参数,

多任务学习——【KDD 2018】MMoE

多任务模型通过学习不同任务的联系和差异,可提高每个任务的学习效率和质量。 多任务学习的的框架广泛采用 shared-bottom 的结构,不同任务间共用底部的隐层。这种结构本质上可以减少过拟合的风险,但是效果上可能受到任务差异和数据分布带来的影响。也有一些其他结构,比如两个任

推荐系统(5)—— 推荐系统多目标优化 ESMM-MMOE

参考文献: esmm模型详解:https://imzhanghao.com/2020/11/06/alimama-cvr-esmm/ 漫谈深度学习时代点击率预估技术进展:https://zhuanlan.zhihu.com/p/54822778  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

CTR预估 论文精读(十六)--Youtube 排序系统:Recommending What Video to Watch Next

1. 摘要 In this paper, we introduce a large scale multi-objective ranking system for recommending what video to watch next on an industrial video sharing platform. The system faces many real-world challenges, including the presence of multiple competing

多目标优化概论及基础算法ESMM与MMOE对比

一、总起        多目标优化现在成为了排序算法的主流方式。之所以有这个算法方向其实还是业务的需求驱动的,拿广告算法来说,主体逻辑是平台业务的目标是提升点击挣广告费,但广告主希望花出去的广告费能带来成交量。次逻辑是新广告主希望他买了广告就有成单的机会,不要冷启动买