多目标模型
2022-01-27 16:33:06 0 举报多任务学习
作者其他创作
大纲/内容
多目标ESMM模型
RFR、receptR、FinishR关系
FOR - task features
pFOR
ESMM模型优点
pRTFOR
pRTR
ESMM模型提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务，迂回地学习CVR的思路。pCTR 和pCTCVR 是ESMM模型需要学习的两个主要目标，而且是在整个样本空间上建模得到的，pCVR 只是一个中间变量ESMM相当于一种多任务学习框架，其中两个子任务的网络结构可根据不同业务场景使用不同的模型，不受限制
ESMM模型损失函数
1、在整个样本空间建模，避免训练跟预测时样本分布不一致问题2、Embedding共享特征思想，cvr任务能使用ctr任务学习到的信信息，缓解数据稀疏性
1、模型在点击样本空间建模，而需要在整个样本空间预测打分2、训练样本少导致数据特征稀疏性
传统CVR模型缺点
pRTR目标损失
以用户点击帖子后在详情页的停留时长（如停留时长大于60秒）作为转化目标，两个子任务都是XDeepFM模型网络结构，模型训练完后，线上分别以PCVR、PCTCVR输出作为预测值做测试。最终PCTCVR值在保证ctr基本不降的情况下人均点击时长约有%4提升
pRTFO目标损失
不同目标任务共享embedding向量
RTR - task features
线上应用
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