Learning to Recommend via Meta Parameter Partition 走讀
將Reptile用於新聞推薦這一現實場景中。本文提出將模型參數分爲用戶不變參數（fixed）與用戶自適應相關參數（adaption）解耦，線下訓練不變參數，線上訓練自適應相關參數。論文提出的方法不僅節省了存儲和線上訓練時間，而且可以在持續微調用戶特定參數的同時處理災難性遺忘。 摘要 在本文中，我們提出基於元學習方法解決推薦中的一個重要問題-用戶冷啓動。先前的元學習方法爲每個新用戶微調所有參數，這在
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