雙DNN排序模型：在線知識蒸餾在愛奇藝推薦的實踐

近年來隨着人工智能的發展，深度學習開始在工業界不同場景落地。深度學習跟以前的機器學習模型相比，其中很重要的特點就是在於能在模型側自動構建特徵，實現端到端學習，效果也有明顯提升，但新的問題如模型效果和推理效率的衝突也開始凸顯。 愛奇藝提出了新的在線知識蒸餾方法來平衡模型效果和推理效率，在推薦場景上獲得了明顯的效果，本文主要介紹愛奇藝在探索升級排序模型的過程中提出的雙DNN排序模型。文章開始之前，首先

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