2022年3月27日 · PLE为Recsys2020最佳长论文，出自腾讯的PCG（PlatformandContentGroup）推荐视频团队。PLE是MMoE（详见MMoE）的改进版，结构简单且效果好，PLE主要是在MMoE的基础上，为每个任务增加了自己的specificexpert，仅由本任务对其梯度更新。

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 ...

2025年2月11日 · PLE(Progressive Layered Extraction)模型由腾讯PCG团队在2020年提出，发表在RecSys 2020上，这篇paper获得了recsys’20的best paper award，也算为腾讯脱离技术贫民的大业添砖加瓦了。

2021年5月1日 · 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…

2024年9月5日 · 提出一种新颖的MTL模型Progressive Layered Extraction（PLE），通过独特的共享结构设计提高了共享学习效率，进一步解决了跷跷板现象和负迁移问题。 在工业和公共基准数据集上进行了广泛的离线实验，验证了PLE的有效性。

为了加强模型对task之间共性和特性的表达能力，PLE模型 (Progressive Layered Extraction) [1]提出在expert层面进行优化，对不同的expert赋予“task共享”和“task独有”两种角色，使不同expert针对性地学习task共性和特性，从而提高模型表达能力。 该方法出自腾讯PCG，发表于RecSys2020，并获得最佳长论文奖。 推荐场景用户行为丰富，不同的用户行为表征了用户不同维度和不同程度的兴趣，因此排序中可定义和使用丰富的任务。 不同任务之间的关系复杂，有 …

2021年12月13日 · 论文《Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-Task Learning (MTL) Model for Personalized Recommendations》 ，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。 我们在Paddlepaddle定义PLE的网络结构，在开源数据集Census-income Data上验证模型效果。

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）： …

2024年9月25日 · VLRR即Verified Line Reject Rate，意指“确认后线上不良率”。 这一指标强调在经过验证的情况下，线上产品或服务的不合格率。 具体而言，"Verified"（经证实的）强调了VLRR关注的不良率是在经过严格的验证程序后得到的数据，确保了数据的准确性和可靠性。 而"LRR"（Line Reject Rate）通常指的是“线上不良率”，是计算机领域中衡量系统性能或产品质量的一个指标，未特别强调验证过程。 此外，LRR还涉及到计算机领域中的“最近最少使用算法”概 …