当前位置：首页 > ds >正文

推荐系统论文分享之多任务模型--PLE(二)

ds 2025/8/16 22:27:46

基础理论可以进入任意门：推荐系统论文分享之多任务模型--PLE(一)-CSDN博客

一、多任务学习（PLE）模型基础问题

多任务学习（MTL）的核心思想是什么？

二、模型架构与实现细节

PLE中专家网络的设计原则

门控网络的作用和实现方式

如何处理任务间的样本空间差异？

三、训练与优化难题

多任务学习的梯度冲突问题如何解决？

损失函数的设计方法

如何选择各任务的共享层级？

四、业务场景与工程实践

推荐系统中哪些任务适合PLE建模？

在线服务时如何平衡计算开销？

冷启动任务如何融入现有PLE框架？

五、高阶问题与前沿方向

PLE与MoE架构的联系与区别

如何扩展PLE到跨域推荐场景？

多模态数据下PLE的改进思路

六、总结

本次内容整理了些常见的问题

基础理论可以进入任意门：推荐系统论文分享之多任务模型--PLE(一)-CSDN博客

多任务学习（MTL）的核心思想是什么？
1. 多任务学习通过共享模型部分结构和参数，使多个相关任务共同训练，利用任务间的相关性提升泛化能力。关键点包括共享层设计、任务间平衡机制、梯度冲突解决等。
PLE（Progressive Layered Extraction）相比传统MTL的改进点？
1. PLE通过解耦共享和任务专属参数，引入渐进式分层提取机制，解决负迁移问题。核心改进包括：
  1. 显式分离共享专家和任务专家
  2. 门控机制动态调节信息流
  3. 分层逐步提取共享和任务特定特征
如何验证PLE模型的有效性？
1. 离线评估：AUC/GAUC对比single-task和MMoE等基线
2. 在线AB测试：关注CTR、时长等核心指标
3. 消融实验：验证共享/专属专家的贡献度

PLE中专家网络的设计原则
1. 共享专家：学习任务间共性特征，通常设计为宽而浅的网络
2. 专属专家：深度网络捕捉任务特异性，需防止过拟合
3. 专家数量：通过超参搜索确定，一般2-4个共享专家，每个任务1-2个专属专家
门控网络的作用和实现方式
1. 作用：动态调整各专家对当前任务的贡献权重
2. 实现：Softmax归一化权重，输入为任务ID+底层特征
3. 公式： $g_k(x) = \frac{exp(W_k^T x)}{\sum_{i=1}^N exp(W_i^T x)}$
如何处理任务间的样本空间差异？
1. 样本加权：根据任务重要性调整损失权重
2. 动态采样：基于任务难度调整采样频率
3. 特征mask：对非共享特征进行零值填充

多任务学习的梯度冲突问题如何解决？
1. 梯度裁剪：限制各任务梯度的L2范数
2. GradNorm：动态调整任务权重使梯度量级相近
3. PCGrad：投影冲突梯度到正交方向
损失函数的设计方法
1. 加权求和： $L = \sum_{i=1}^T w_i L_i$
2. 不确定性加权：自动学习权重 $w_i = \frac{1}{2\sigma_i^2}, L = \sum \frac{L_i}{2\sigma_i^2} + log\sigma_i$
如何选择各任务的共享层级？
1. 底层共享：图像/文本等低级特征
2. 高层共享：交互特征等语义信息
3. 实验验证：逐步放开共享层观察效果变化

推荐系统中哪些任务适合PLE建模？
1. 点击率预测（CTR）与转化率预测（CVR）
2. 时长预测与完播率预测
3. 点赞/评论/分享等多互动目标
在线服务时如何平衡计算开销？
1. 共享专家参数复用，减少重复计算
2. 专家网络并行化执行
3. 门控网络轻量化设计
冷启动任务如何融入现有PLE框架？
1. 固定共享专家参数，仅训练新任务专属部分
2. 迁移学习：复用其他任务的门控初始化
3. 课程学习：逐步增加新任务样本比例

PLE与MoE架构的联系与区别
1. 联系：均采用专家网络+门控机制
2. 区别：PLE强制分离共享/专属专家，MoE无显式约束
如何扩展PLE到跨域推荐场景？
1. 分层共享设计：底层跨域共享，高层域内专属
2. 域适配门控：加入域ID作为门控输入
3. 对抗学习：对齐域间特征分布
多模态数据下PLE的改进思路
1. 模态专属专家：为图像/文本等设计独立子网络
2. 跨模态门控：融合多种模态特征权重
3. 对比学习：增强模态间共享表示