如何理解MMOE多任务学习算法？ - 知乎
值得一提的是，MMoE是谷歌发表在KDD’18上的，和阿里的ESMM同年发表，所以相互之间应该独立的两个工作。 核心：MMoE模型刻画了任务相关性，基于共享表示来学习特定任务的函数，避免了明 …
多目标学习在推荐系统的应用 (MMOE/ESMM/PLE)
7. yymWater：详解谷歌之多任务学习模型MMoE (KDD 2018) 8. 多目标学习在推荐系统中的应用 9. 鱼罐头啊：从谷歌到阿里，谈谈工业界推荐系统多目标预估的两种范式 书籍推荐 推荐系统技术原理与实 …
推荐系统MMOE真的有效吗？鄙人做过很多比较的严格测试，发现多目 …
MMoE是MTL中一个比较知名的模型结构，MTL的初衷就是将多个单目标模型合为一个多目标模型，这样的好处首先就是节约了资源和维护成本，新增目标也能基于一个backbone快速收敛，同时相关目标 …
推荐MMOE模型线上效果如何？ - 知乎
5 MMoE在人工合成数据上的验证 本节旨在验证多门控混合专家模型（Multi-gate Mixture-of-Experts, MMoE）能否有效处理低相关性任务场景。 参照第3.3节方法，我们在合成数据上开展控制实验研 …
MoE (Mixture-of-Experts)大模型架构的优势是什么？为什么？ - 知乎
2.1 直觉上理解MoE设计 从架构图中我们可以发现，MoE其实就是将Transformer中的FFN层替换成了MoE-layer，其中每个MoE-Layer由一个gate和若干个experts组成。 这里gate和每个expert都可以理解 …
对于moe混合专家模型，专家的个数是如何决定的，如果不考虑性能， …
专家数量的决定：目前采用的方法大致有两种，1）可以根据经验设定一个固定值n，选择重要性分数排在前n的 expert；2）也可以先排序，然后计算前n个expert的重要性分数，如果累计分数超过阈值，就 …
腾讯的 (PLE) 为什么能获得RecSys2020最佳长论文奖？ - 知乎
腾讯的Progressive Layer Extraction (PLE) 为什么能获得RecSys2020最佳长论文奖？相比MMOE等多任务模型…
推荐系统MMOE真的比一个目标有效吗，尝试过好多次真没发现有啥提 …
MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）是一种多目标学习模型，它的优点在于可以同时处理多个任务，并通过不同的"专家门"学习各任务之间的复杂关系，以提高预测准确度。 但是，是否比单目标模型 …
MMOE/PLE 在推荐系统点击&成交联合训练的场景下为什么跟 …
MMoE 原论文中做过实验，结论是目标间的相关性越弱，MMoE 相比 SharedBottom 的优势越明显。 几年前在一个场景落地过 MMoE，线上指标比 SharedBottom 提升很大。但是后来在另一个信息流推 …
多目标模型工程实践优化细节有哪些？ - 知乎
MMOE 借鉴Google提出的MMOE，升级多目标模型，模型结构如下：Embedding层还是共享的，MMOE层对应每个目标分别给一个输出，然后每个目标各自一个塔。MMOE模型相对Share …