丰。。
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推荐系统学习笔记-论文研读--渐进分层抽取的多任务学习模型

研究背景

  1. 多任务相关性的复杂性和竞争性，MTL模型往往会出
    现性能退化和负迁移
  2. 跷跷板现象，即一项任务的性能往往会因影响其他任
    务的性能而得到提高

研究成果

  1. 跷跷板现象的发现，MTL由于复杂的内在关联性而没有优于相应的单任务模型
  2. 从联合表征学习和信息路由的角度，提出了一种新的共享学习结构的PLE模型
  3. 进行广泛的离线实验，以评估工业和公共基准数据集上PLE的有效性

摘要大意

  1. 多任务学习（MTL）已经成功地应用于许多推荐应用
  2. 任务相关性的复杂性和竞争性，MTL模型往往会出现性能退化和负迁移
  3. 观察到了一个有趣的跷跷板现象
  4. 提出了一种新的共享结构设计的递进分层抽取（PLE）模型

跷跷板现象：某一个任务的指标上升，但是另外一个任务的指标会下降

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PLE的结构

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CGC结构

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experts结构

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GATE结构

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Tower结构

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实验结果

腾讯视频推荐数据，PLE与单任务模型，MMOE，CGC模型在核心指标AUC, MSE 的对比

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腾讯视频推荐数据，PLE与单任务模型，MMOE，CGC模型关于CTR/VCR目标的对比
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