利用深度学习模型实现多任务学习，注意几点
在过去的一年里，我和我的团队一直致力于为 Taboola feed 提供个性化用户体验。我们运用多任务学习（Multi-Task Learning，MTL），在相同的输入特征集上预测多个关键性能指标（Key Performance Indicator，KPI），然后使用 TensorFlow 实现 ...
原文：22、谷歌MMOE多任务学习模型（转）
文章发表在KDD Research Track上，链接为Modeling Task Relationships in Multi task Learning with Multi gate Mixture of Experts。 一 摘要 多任务学习可被用在许多应用上，如推荐系统。如在电影推荐中，用户可购买和喜欢观看偏好的电影，故可同时预测用户购买量以及对电影的打分。 多任务学习常对任务之间的相关 ...
2020-07-09 16:24 0 2139 推荐指数：
相关推荐
【26】多任务学习
多任务学习（Multi-task learning） 在迁移学习中，你的步骤是串行的，你从任务A里学习只是然后迁移到任务B。在多任务学习中，你是同时开始学习的，试图让单个神经网络同时做几件事情，然后希望这里每个任务都能帮到其他所有任务。 我们来看一个例子，假设你在研发无人驾驶车辆 ...
多任务学习算法综述
在做客户经营、精准营销、推荐等业务场景中往往会遇到数据稀疏，样本选择偏差的问题 一、《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for ...
推荐系统（7)-----多目标排序综述（转）+多任务学习（MTL）（转）
一、多目标排序（转） 1、概念 多目标排序：指有两个或两个以上的目标函数，目的是寻求一种排序使得所有的目标函数都达到最优或满意。 在工业界推荐系统中，大多是基于隐式反馈来进行推荐的，用户对推荐结果的满意度通常依赖很多指标（比如，淘宝基于点击，浏览深度（停留时间），加购，收藏，购买，重复 ...
推荐中的多任务学习-阿里ESMM
本文将介绍阿里发表在 SIGIR’18 的论文ESMM《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章提出使用多任务学习解决CVR（转化率）预估时 ...
Windows phone 8 学习笔记(6) 多任务
Windows phone 8 是一个单任务操作系统，任何时候都只有一个应用处于活跃状态，这里的多任务是指对后台任务的支持。本节我们先讲讲应用程序的运行状态，然后看看支持的后台任务，包括：后台代理、后台音频、后台文件传输、后台辅助线程等。 快速导航： 一、应用的状态 ...
caffe多标签输入和多任务学习
拷贝convert_imageset，生成新工程convert_imageset_multi_label 修改源码 上述方式使用了二个data层，编译之后，使用如下方式生成： ...
多任务学习的多个loss应该如何权衡
超级有用！ 从上图的方程可以看出： 1、loss大则梯度更新量也大； 2、不同任务的loss差异大导致模型更新不平衡的本质原因在于梯度大小； 3、通过调整不同任务的loss权重wi可以改善这个问题； 4、直接对不同任务的梯度进行处理也可以改善这个问题； 所以，后续的方法大体分为两类 ...