推荐系统（十八）Gate网络（一）：新浪微博GateNet

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CTR预估模型在学术界/工业界进化的路线有明显的几个节点：1. 从单特征到交叉特征，围绕着如何学到更有用的交叉特征，诞生了一系列的模型。2. attention火起来后，被迅速应用到CTR预估领域中，又有很多模型被提出。3. gate网络火起来后，同样也催生了一些模型。但话说，我其实一直没太搞明白『attention』和『gate』本质上的区别是什么？有路过的大佬可以评论区帮忙解答下。

言归正传，这篇博客将要介绍新浪微博张俊林大佬团队提出的GateNet模型，这篇文章我只在arxiv上找到了，并没有找到公布发表的会议版本，应该是还没投。整篇文章看起来比较简短，因为Gate网络实在没什么好讲的，所以文章大量的笔墨都在实证研究上了，不过遗憾的是，数据集都是用的公开的数据集，没有看到在新浪微博自己的数据集上的实验效果。

本篇博客将会从两个方面介绍下GateNet：

GateNet网络类型
1.1. embedding层Gate（Feature Embedding Gate）
1.2. 隐藏层Gate（Hidden Gate）
GateNet论文实验结论
自己实践中一些结论

一、GateNet网络类型

这篇论文中依据Gate网络施加位置的不同，分为了两种类型：embedding层Gate（Feature Embedding Gate）和隐藏层Gate（Hidden Gate）。下面来分别介绍一下：

1.1、embedding层Gate（Feature Embedding Gate）

顾名思义，embedding层Gate就是把Gate网络施加在embedding层，具体又可以分为两种：bit-wise和vector-wise。bit-wise就是每一个特征的embedding向量的每一个元素（bit）都会有一个对应的Gate参数，而vector-wise则是一个embedding向量只有一个Gate参数。假设样本有两个特征，每个特征embedding维度取3，用个图来形象的对比下bit-wise和vector-wise的gate的区别：

图1. embedding层bit-wise方式的gate

图2. embedding层vector-wise方式的gate

值得一提的是，论文中关于gate网络参数是否共享提出了两个概念：

field private： 所谓field private就是每个特征都有自己的一个gate（这意味着gate数量等于特征个数），这些gate之间参数不共享，都是独立的。图1、图2中gate的方式就是这种。
field sharing： 与field private相反，不同特征共享一个gate，只需要一个gate即可。优点就是参数大大减少，缺点也是因为参数大大减少了，性能不如field private。

通过论文中给出的实验表明，field private方式的模型效果要好于field sharing方式。

下面通过形式化的公式来看下embedding层Gate的流程（尽管我觉得上面两个图已经非常清晰的展示了细节，但配合公式来一波强化记忆吧），假设有 $n$ 个特征，每个特征的embedding维度为 $d$ ，则 $E=[e_1, e_2, ..., e_n]$ ， $e_i$ 为特征 $i$ 对应的embedding向量， $ei∈Rde_i \in R^d$ ，下面为整个计算步骤：
第一步：计算gate value： $gi=σ(Wi⋅ei)g_i=\sigma(W_i \cdot e_i)$ ，如果是bit-wise方式，则 $Wi∈RdW_i \in R^d$ ， $\in R^{d \times d}$ 是一个矩阵；如果vector-wise方式，则 $W_i$ 为一个标量， $\in R^{d}$ 是一个向量。

第二步：通过第一步中得到的gate value施加到原始embedding向量上， $giei=gi⊙eig_ie_i = g_i\odot e_i$ ， $⊙\odot$ 表示哈达玛积，也就是element-wise product，对应元素相乘。

最后，得到新的gate-aware embeddings， $GE=[g_1e_1, g_2e_2,....,g_ne_n]$ 输入到MLP中。

1.2、隐藏层Gate（Hidden Gate）

另外一种施加Gate网络的地方就是MLP的隐藏层，这个我也不上图了，直接参考图1吧，结构一模一样。计算步骤公式直接看1.1中bit-wise就可以。

二、GateNet论文实验结论

论文中做了大量的实验来验证了几个问题（只基于论文的实验结论，具体业务场景可能结论不一样，大家参考下就可以）

问题1：gate参数field private方式与field sharing方式那个效果好？

实验结果表明，field private方式的模型效果优于field sharing方式。

问题2：gate施加方式 bit-wise与vector-wise哪个效果好？

在Criteo数据集上，bit-wise的效果比vector-wise的好，但在ICME数据集上得不到这样的结论。

问题3：gate施加在embedding层和隐藏层哪个效果好？

论文中没有给出结论，但从给出的数据来看在隐藏层的比在embedding层效果好。此外，两种方式都用的话，相比较只用一种，效果提升不大。

问题4：gate网络用哪个激活函数好？

embedding层是linear，隐藏层是tanh。

三、自己实践中一些结论

我们自己的场景下（多任务下，ctcvr）实践结果来看，有几个结论仅供参考：

gate作用在embedding层与输入层之间效果比作用在隐藏层之间好。
gate使用bit-wise效果好于vector-wise。
gate网络的激活函数sigmoid无论在收敛性和auc增益上都要显著好于其它的激活函数。

参考文献：

[1] Huang T , She Q , Wang Z , et al. GateNet: Gating-Enhanced Deep Network for Click-Through Rate Prediction[J]. 2020.