推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ）

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ）

推荐系统系列博客：

1. 推荐系统（一）推荐系统整体概览
2. 推荐系统（二）GBDT+LR模型
3. 推荐系统（三）Factorization Machines（FM）
4. 推荐系统（四）Field-aware Factorization Machines（FFM）
5. 推荐系统（五）wide&deep
6. 推荐系统（六）Deep & Cross Network（DCN）
7. 推荐系统（七）xDeepFM模型
8. 推荐系统（八）FNN模型（FM+MLP=FNN）
9. 推荐系统（九）PNN模型（Product-based Neural Networks）
10. 推荐系统（十）DeepFM模型
11. 推荐系统（十一）阿里深度兴趣网络（一）：DIN模型（Deep Interest Network）
12. 推荐系统（十二）阿里深度兴趣网络（二）：DIEN模型（Deep Interest Evolution Network）
13. 推荐系统（十三）阿里深度兴趣网络（三）：DSIN模型（Deep Session Interest Network）
14. 推荐系统（十四）多任务学习：阿里ESMM（完整空间多任务模型）

阿里的ESMM模型似乎是为广告ctr和cvr专门量身打造的，在ESMM模型结构中，两个塔具有明确的依赖关系。再早之前的MTL模型中，基本都是N个塔共享底座embedding，然后不同的任务分不同的塔，这种模式需要这些塔之间具有比较强的相关性，不然性能就很差，甚至会发生 『跷跷板』现象，即一个task性能的提升是通过损害另一个task性能作为代价换来的。因此，如果两个task都有足够的数据量，这种共享底座embedding的多塔设计的性能并没有分开单独建模效果来得好，原因是几乎必然出现负迁移（negative transfer）和“跷跷板”现象。因此在实际应用中，并不要盲目的为了MTL而MTL，这样只会弄巧成拙。（以上加黑部分为个人见解，欢迎讨论）

但如果又有多个目标，多个tower之间的相关性并不是很强，比如，CTR、点赞、时长、完播、分享等，并且有的目标的数据量并不是很足够，甚至无法单独训练一个DNN（当然，你如果说我单独建模用xgb，那我无话可说），在这种情况下，我们可能就要考虑MTL了，这时候MMoE就可以派上用场了。值得一提的是，MMoE是谷歌发表在KDD’18上的，和阿里的ESMM同年发表，所以相互之间应该独立的两个工作。

这篇博客将会从以下几个方面介绍MMoe（Multi-gate Mixture-of-Experts）：

1. 动机
2. MMoe模型结构
3. MMoe代码实现
4. 总结

一、动机

说到动机，自然就要先说当前现状存在的问题。目前在MTL领域存在的问题：

1. 工业界真实场景下，多个任务之间的相关性并不是很强，这个时候如果再用过去那种共享底座embedding的结构，往往会导致『跷跷板』现象。
2. 当前学术界已经有很多工作意识到1中描述的问题并且尝试去解决，但大多数工作的套路都是『大力出奇迹』的路子，即加很多可学的参数去学习多个任务之间的difference，这在学术界跑跑数据，写写论文倒是没什么，但是在工业界场景下，增加这些参数会导致线上做infer时耗时增加，导致模型服务可用性大大下降，这是无法接受的。

二、MMoe模型结构

关于MMoe的模型结构，先上个论文中的原图：

图1. MMoE整体网络结构

图1中（a）展示了传统的MTL模型结构，即多个task共享底座（一般都是embedding向量），（b）则是论文中提到的一个gate的Mixture-of-Experts模型结构，（c）则是论文中的MMoE模型结构。

我们重点来看下MMoE结构，也就是图1 ( c )，这里每一个expert和gate都是一个全连接网络（MLP），层数由在实际的场景下自己决定。下面上一个我画的详细版本的MMoE模型结构图，有了这个图，公式都不用了，直接对着图代码实现就可以了。

图2. MMoE模型细节版

注：GateB那部分没画出来，因为画出来会显得很乱，参考GateA即可。

从上图2中，我们可以出来几个细节（一定要仔细看，非常重要！！！）：

1. Gate网络的数量取决于task数量，即与task数量相同。Gate网络最后一层全连接层的隐藏单元（即输出）size必须等于expert个数。另外，Gate网络最后的输出会经过softmax进行归一化。
2. Gate网络最后一层全连接层经过softmax归一化后的输出，对应作用到每一个expert上（图2中GateA输出的红、紫、绿三条线分别作用与expert0，expert1，expert2），注意是通过广播机制作用到expert中的每一个隐藏单元，比如红线作用于expert0的2个隐藏单元。这里gate网络的作用非常类似于attention机制，提供了权重。
3. 假设GateA的输出为$[G{A}_1,G{A}_2,G{A}_3]$，expert0的输出为$[E{0}_1,E{0}_2]$，expert1的输出为$[E{1}_1,E{1}_2]$，expert2的输出为$[E{2}_1,E{2}_2]$。GateA分别与expert0、expert1、expert2作用，得到$[G{A}_1\ast E{0}_1,G{A}_1\ast E{0}_2],[G{A}_2\ast E{1}_1,G{A}_2\ast E{1}_2],[G{A}_3\ast E{2}_1,G{A}_3\ast E{2}_2]$，然后对应位置求和得到towerA的输入，即towerA的输入size等于expert输出隐藏单元个数（在这个例子中，expert最后一层全连接层隐藏单元个数为2，因此towerA的输入维度也为2），所以towerA的输入为$[G{A}_1\ast E{0}_1+G{A}_2\ast E{1}_1+G{A}_3\ast E{2}_1,G{A}_1\ast E{0}_2+G{A}_2\ast E{1}_2+G{A}_3\ast E{2}_2]$。
4. expert每个网络的输入特征都是一样的，其网络结构也是一致的。
5. 两个gate网络的输入也是一样的，gate网络结构也是一样的。

一直觉得举例子画图胜过任何繁琐复杂的解释，有了上面那个例子，相信大家基本上看完一遍就理解整个MMoE的精髓了。

三、MMoe代码实现

在实现的时候，expert网络和gate网络的全连接层数依据自己的实际场景设置，个人建议不要设置太深，通常2层就足够。
paddle给出了代码实现（但paddle这里犯了一个致命错误，详情参见我提的issue：关于MMoe网络一些疑问），paddle代码参见：
paddle MMoE

我这里给加了详细的注释，方便大家理解：

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F


class MMoELayer(nn.Layer):
    def __init__(self, feature_size, expert_num, expert_size, tower_size,
                 gate_num):
        super(MMoELayer, self).__init__()
        """
        feature_size: 499
        """

        self.expert_num = expert_num  # 8
        self.expert_size = expert_size  # 16
        self.tower_size = tower_size  # 8
        self.gate_num = gate_num  # 2

        self._param_expert = []
        for i in range(0, self.expert_num):
            # shape(499, 16)
            linear = self.add_sublayer(
                name='expert_' + str(i),
                sublayer=nn.Linear(
                    feature_size,
                    expert_size,
                    weight_attr=nn.initializer.Constant(value=0.1),
                    bias_attr=nn.initializer.Constant(value=0.1),
                    #bias_attr=paddle.ParamAttr(learning_rate=1.0),
                    name='expert_' + str(i)))
            # print("linear: ", linear.weight)
            self._param_expert.append(linear)

        self._param_gate = []
        self._param_tower = []
        self._param_tower_out = []
        # gate_num=2
        for i in range(0, self.gate_num):
            # shape(499, 8)
            linear = self.add_sublayer(
                name='gate_' + str(i),
                sublayer=nn.Linear(
                    feature_size,
                    expert_num,
                    weight_attr=nn.initializer.Constant(value=0.1),
                    bias_attr=nn.initializer.Constant(value=0.1),
                    #bias_attr=paddle.ParamAttr(learning_rate=1.0),
                    name='gate_' + str(i)))
            self._param_gate.append(linear)

            # shape(16, 8)
            linear = self.add_sublayer(
                name='tower_' + str(i),
                sublayer=nn.Linear(
                    expert_size,
                    tower_size,
                    weight_attr=nn.initializer.Constant(value=0.1),
                    bias_attr=nn.initializer.Constant(value=0.1),
                    #bias_attr=paddle.ParamAttr(learning_rate=1.0),
                    name='tower_' + str(i)))
            self._param_tower.append(linear)

            # shape(8, 2)
            linear = self.add_sublayer(
                name='tower_out_' + str(i),
                sublayer=nn.Linear(
                    tower_size,
                    2,
                    weight_attr=nn.initializer.Constant(value=0.1),
                    bias_attr=nn.initializer.Constant(value=0.1),
                    name='tower_out_' + str(i)))
            self._param_tower_out.append(linear)

    def forward(self, input_data):
        """
        input_data: Tensor(shape=[2, 499], 2--> batchsize
        """
        expert_outputs = []
        # expert_num=8
        for i in range(0, self.expert_num):
            # Tensor(shape=[2, 16])
            linear_out = self._param_expert[i](input_data)
            expert_output = F.relu(linear_out)
            expert_outputs.append(expert_output)
        # Tensor(shape=[2, 128])  128=16*8
        expert_concat = paddle.concat(x=expert_outputs, axis=1)
        # Tensor(shape=[2, 8, 16]), 2-->batch_size
        expert_concat = paddle.reshape(
            expert_concat, [-1, self.expert_num, self.expert_size])
        output_layers = []
        for i in range(0, self.gate_num):
            # Tensor(shape=[2, 8])
            cur_gate_linear = self._param_gate[i](input_data)
            # Tensor(shape=[2, 8]
            cur_gate = F.softmax(cur_gate_linear)
            # Tensor(shape=[2, 8, 1]
            cur_gate = paddle.reshape(cur_gate, [-1, self.expert_num, 1])
            # Tensor(shape=[2, 8, 16]) x Tensor(shape=[2, 8, 1]
            # = Tensor(shape=[2, 8, 16])
            cur_gate_expert = paddle.multiply(x=expert_concat, y=cur_gate)
            # Tensor(shape=[2, 16])
            cur_gate_expert = paddle.sum(x=cur_gate_expert, axis=1)
            # Tensor(shape=[2, 8])
            cur_tower = self._param_tower[i](cur_gate_expert)
            cur_tower = F.relu(cur_tower)
            # Tensor(shape=[2, 2])
            out = self._param_tower_out[i](cur_tower)
            out = F.softmax(out)

            out = paddle.clip(out, min=1e-15, max=1.0 - 1e-15)
            output_layers.append(out)

        return output_layers

四、总结

这里主要列出一些大家深入思考后可能遇到的疑问点及解释。

1. 疑问点1（呼应三中的4.5两个点）

【问】： expert网络结构一样，输入特征一样，是否会导致每个expert学出来的参数趋向于一致，从而失去了ensemble的意义？
【答】： 在网络参数随机初始化的情况下，不会发生问题中提到的问题。核心原因在于数据存在multi-view，只要每一个expert网络参数初始化是不一样的，就会导致每一个expert学到数据中不同的view（paddle官方实现就犯了这个致命错误）。微软的一篇论文中提到因为数据存在multi-view，训练多个DNN时，即使一样的特征，一样的超参数，只要简单的把参数初始化设置不一样， 这多个DNN也会有差异。论文参见：Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation, and Self-Distillation in Deep Learning
所以大家在实现的时候，一定要注意这一个点，只需要简单的把参数初始化设置为随机即可。

2. 疑问点2

【问】： 是否应该强上MTL？
【答】： 如果task之间的相关性很弱，基本上都会发生negative transfer，所以MTL是绝对打不过single model的，不要盲目的为了显得高大上牛逼哄哄的一股脑MTL。还是那句话，模型不重要，重要的是对数据及场景的理解。

参考文献

[1] Ma J , Zhao Z , Yi X , et al. Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts. ACM, 2018.