在過去的一年里,我和我的團隊一直致力於為 Taboola feed 提供個性化用戶體驗。我們運用多任務學習(Multi-Task Learning,MTL),在相同的輸入特征集上預測多個關鍵性能指標(Key Performance Indicator,KPI),然后使用 TensorFlow 實現 ...
文章發表在KDD Research Track上,鏈接為Modeling Task Relationships in Multi task Learning with Multi gate Mixture of Experts。 一 摘要 多任務學習可被用在許多應用上,如推薦系統。如在電影推薦中,用戶可購買和喜歡觀看偏好的電影,故可同時預測用戶購買量以及對電影的打分。 多任務學習常對任務之間的相關 ...
2020-07-09 16:24 0 2139 推薦指數:
在過去的一年里,我和我的團隊一直致力於為 Taboola feed 提供個性化用戶體驗。我們運用多任務學習(Multi-Task Learning,MTL),在相同的輸入特征集上預測多個關鍵性能指標(Key Performance Indicator,KPI),然后使用 TensorFlow 實現 ...
多任務學習(Multi-task learning) 在遷移學習中,你的步驟是串行的,你從任務A里學習只是然后遷移到任務B。在多任務學習中,你是同時開始學習的,試圖讓單個神經網絡同時做幾件事情,然后希望這里每個任務都能幫到其他所有任務。 我們來看一個例子,假設你在研發無人駕駛車輛 ...
在做客戶經營、精准營銷、推薦等業務場景中往往會遇到數據稀疏,樣本選擇偏差的問題 一、《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for ...
一、多目標排序(轉) 1、概念 多目標排序:指有兩個或兩個以上的目標函數,目的是尋求一種排序使得所有的目標函數都達到最優或滿意。 在工業界推薦系統中,大多是基於隱式反饋來進行推薦的,用戶對推薦結果的滿意度通常依賴很多指標(比如,淘寶基於點擊,瀏覽深度(停留時間),加購,收藏,購買,重復 ...
本文將介紹阿里發表在 SIGIR’18 的論文ESMM《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章提出使用多任務學習解決CVR(轉化率)預估時 ...
Windows phone 8 是一個單任務操作系統,任何時候都只有一個應用處於活躍狀態,這里的多任務是指對后台任務的支持。本節我們先講講應用程序的運行狀態,然后看看支持的后台任務,包括:后台代理、后台音頻、后台文件傳輸、后台輔助線程等。 快速導航: 一、應用的狀態 ...
拷貝convert_imageset,生成新工程convert_imageset_multi_label 修改源碼 上述方式使用了二個data層,編譯之后,使用如下方式生成: ...
超級有用! 從上圖的方程可以看出: 1、loss大則梯度更新量也大; 2、不同任務的loss差異大導致模型更新不平衡的本質原因在於梯度大小; 3、通過調整不同任務的loss權重wi可以改善這個問題; 4、直接對不同任務的梯度進行處理也可以改善這個問題; 所以,后續的方法大體分為兩類 ...