2024年4月25日 · 提出了一种新的MTL模型 Progressive Layered Extraction (PLE)，该模型 将任务共享和任务特定参数显式分离，并引入了一种 创新的递进路由方式 (即多层提取结构)，避免了负迁移和跷跷板现象，实现了更高效的信息共享和联合表示学习。 在工业数据集和公共基准数据集上的离线和在线实验结果表明，与SOTA MTL模型相比，PLE模型有显著和一致的改进。 四. 创新点. 在MMoE的基础上，将所有Shared Experts显示分离，分为 Shared Experts和Task-Specific …

2021年5月1日 · 腾讯的 (PLE) 为什么能获得RecSys2020最佳长论文奖？ Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-Task Learning (MTL) Model for Personalized Recommendations1.论文解读 被包养的程序猿丶：腾讯PCG RecSys2020最佳长论文——视频推荐场景下多任务PLE模型…

2022年3月15日 · PLE（Progressive Layered Extraction）是腾讯推荐系统团队提出的一种改进的多任务学习模型，旨在解决负迁移和跷跷板现象。 该模型在MMoE基础上，为每个任务添加专属专家，并通过门控网络动态融合信息。 实验表明，PLE在多个任务上同时超越单一任务模型，尤其在处理高度相关或复杂关系的任务时表现突出。 此外，PLE通过多层网络逐步提取和分离任务特征，增强了模型的泛化能力。 论文地址： PLE 为 Recsys 2020最佳长论文，出自腾讯的 …

如下图所示，这里的VTR（View-Through Rate）是有效观看率，其定义是用户观看某个视频超过一定时间即认为是一次有效观看，所以是个二分类任务；VCR（View Completion Ratio）是视频观看完成率，是一个回归任务。 下面这个图越靠近右上角说明模型在两个task上表现都比较好，左下角则是都很差，因此明显看出，目前MTL领域中主流的模型基本上都存在跷跷板问题（至少在腾讯视频的数据场景下），表现比较好的也就是上一篇博客中介绍的谷歌的MMoE，但还是存在。

论文提出了Progressive Layered Extraction (简称PLE)，来解决多任务学习的跷跷板现象。 feature_groups: 配置一个名为’all’的feature_group。 task_space_indicator_label: 标识当前任务空间的目标名称，配合in_task_space_weight、out_task_space_weight使用。 例如，对于cvr任务，可以设置task_space_indicator_label=clk，in_task_space_weight=1，out_task_space_weight=0，来 …

PLE (Progressive Layered Extraction)模型由腾讯PCG团队在2020年提出，主要为了解决跷跷板问题，该论文获得了RecSys'2020的最佳长论文（Best Lone Paper Award）。 文章首先提出多任务学习中不可避免的两个缺点： 负迁移（Negative Transfer）：针对相关性较差的任务，使用shared-bottom这种硬参数共享的机制会出现负迁移现象，不同任务之间存在冲突时，会导致模型无法有效进行参数的学习，不如对多个任务单独训练。 跷跷板现象（Seesaw Phenomenon）： …

2020年9月22日 · We apply PLE to both complicatedly correlated and normally correlated tasks, ranging from two-task cases to multi-task cases on a real-world Tencent video recommendation dataset with 1 billion samples, and results show that PLE outperforms state-of-the-art MTL models significantly under different task correlations and task-group size.

P for trend 是线性趋势检验的P值，用于反映自变量和因变量是否存在线性趋势关系。 线性趋势检验，之前介绍过 Cochran Armitage 检验，不过是针对分类变量的。 今天要介绍的 P for trend 主要是针对连续型变量的。 关于 p for trend 具体含义和数值型变量分箱的方法，大家可以参考医咖会的文章： p for trend是个啥. 把连续性变量转换为分类变量 (在R里转变为因子)，设置哑变量，进行回归分析，即可得到OR值及95%的可信区间；把转换好的分类变量当做数值型，进行回归分 …

A extensão `PJe+R` ou `pjemaisr` busca aumentar a racionalidade, a rapidez e a relevância do sistema PJe e sistemas satélites, de forma a assegurar mais acessibilidade, eficiência e melhoria da...

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