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排序层-深度模型-2020：PLE【多任务学习模型】【腾讯】

PLE模型是腾讯发表在RecSys ’20上的文章，这篇paper获得了recsys’20的best paper award，也算为腾讯脱离技术贫民的大业添砖加瓦了。这篇文章号称极大的缓解了多任务学习中存在的两大顽疾：负迁移（negative transfer）现象和跷跷板（seesaw phenomenon），由此带来了相比较其他MTL模型比较大的性能提升。从论文呈现的实验结果也确实是这样的，但从模型结构上来看，更像是大力出奇迹，即性能的提升是由参数量变多而带来的（仅仅是个人看法~）。这篇paper能拿best paper，一方面是实验结果所呈现出来的比较大的性能提升，另一方面是数据分析做的很好，实验做的也很全，因此看起来工作做的很扎实，这是非常值得学习的地方。

参考资料：
推荐系统（十六）多任务学习：腾讯PLE模型（Progressive Layered Extraction model）
多目标模型结构PLE详解和效果分析
多任务学习模型MTL: MMoE、PLE

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