多任務學習：Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-Task Learning (MTL) Model for Personalized
出處：[騰訊]RecSys2020最佳長論文 參考：https://mp.weixin.qq.com/s/IEtlu2AhvwI-W6lZY1j4NQ 1、論文貢獻 論文對多任務學習方向，多個任務在NN模型中的架構形式做了探索。具體分爲單層和多層兩種結構。 2、單層的幾種結構如下： 其中MMOE爲google提出的專家模型，這裏作爲強基線，CGC爲作者提出的模型，可以看出主要區別在於，作者的模型中
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