19【推荐系统17】MMoE：多任务学习

文章目录

1、前言
2、相关知识
- MTL
- - 结构
  - 为什么 MLT 有效呢？
- MTL的挑战
3、模型结构
- Shared-Bottom model
- One-gate MoE Layer
- Multi-gate MoE model
参考

1、前言

基于神经⽹络的多任务学习已经过成功应⽤内许多现实应⽤中，⽐如说之前我们介绍的阿⾥巴巴基于多任务联合学习的 ESMM 算法，其利⽤多任务学习解决了 CVR 中样本选择偏差和样本稀疏这两⼤问题，并在实际应⽤场景中取得了不错的成绩。

多任务学习的⽬的在于⽤⼀个模型来同时学习多个⽬标和任务，但常⽤的任务模型的预测质量通常对任务之间的关系很敏感（数据分布不同，ESMM 解决的也是这个问题），因此，google 提出多⻔混合专家算法（Multi-gate Mixture-of-Experts，

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