多任务模型

多任务学习是一种机器学习范式，通过同时学习多个相关任务来提高模型的泛化能力和性能。在推荐系统中，多任务模型常用于同时优化点击率（CTR）、转化率（CVR）、用户留存等多个相关目标。

1. SharedBottom

功能描述

SharedBottom 是一种经典的多任务学习模型，所有任务共享底层网络，上层有各自的任务特定网络。

核心原理

共享底层：所有任务共享一个底层神经网络，学习任务间的共享表示
任务特定顶层：每个任务有自己的顶层网络，学习任务特定的表示
联合训练：所有任务同时训练，通过反向传播更新共享底层和任务特定顶层

使用方法

python

from torch_rechub.models.multi_task import SharedBottom
from torch_rechub.basic.features import SparseFeature, DenseFeature

# 定义特征
common_features = [
    SparseFeature(name="user_id", vocab_size=10000, embed_dim=32),
    DenseFeature(name="age", embed_dim=1)
]

# 创建模型
model = SharedBottom(
    features=common_features,
    task_types=["classification", "classification"],  # 两个分类任务
    bottom_params={"dims": [256, 128], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},
    tower_params_list=[
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},  # 任务1的顶层参数
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"}   # 任务2的顶层参数
    ]
)

参数说明

参数	类型	描述	默认值
features	list	所有任务共享的特征列表	None
task_types	list	任务类型列表，支持 "classification" 和 "regression"	None
bottom_params	dict	共享底层网络参数	None
tower_params_list	list	任务特定顶层网络参数列表	None

适用场景

任务相关性强的场景
数据量有限的场景
计算资源有限的场景

2. ESMM

功能描述

ESMM（Entire Space Multi-Task Model）是一种用于解决样本选择偏差问题的多任务学习模型，特别适用于CTR和CVR联合优化场景。

论文引用

Xiao, Jun, et al. "Entire space multi-task model: An effective approach for estimating post-click conversion rate." Proceedings of the 41st international ACM SIGIR conference on research & development in information retrieval. 2018.

核心原理

全空间建模：在整个样本空间中建模CTR和CVR，避免样本选择偏差
级联关系：利用CTR和CVR的级联关系（CTCVR = CTR * CVR）
共享底层：CTR和CVR任务共享底层网络
任务特定顶层：每个任务有自己的顶层网络

使用方法

python

from torch_rechub.models.multi_task import ESMM

# 创建模型
model = ESMM(
    features=common_features,
    task_types=["classification", "classification"],  # CTR和CVR都是分类任务
    bottom_params={"dims": [256, 128], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},
    tower_params_list=[
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},  # CTR任务的顶层参数
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"}   # CVR任务的顶层参数
    ]
)

参数说明

参数	类型	描述	默认值
features	list	所有任务共享的特征列表	None
task_types	list	任务类型列表，支持 "classification"	None
bottom_params	dict	共享底层网络参数	None
tower_params_list	list	任务特定顶层网络参数列表	None

适用场景

点击率（CTR）和转化率（CVR）联合优化
存在样本选择偏差的场景
电商推荐场景

3. MMOE

功能描述

MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）是一种多门控专家混合模型，通过多个专家网络和门控机制，为不同任务学习不同的专家组合。

论文引用

Ma, Jiaqi, et al. "Modeling task relationships in multi-task learning with multi-gate mixture-of-experts." Proceedings of the 24th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery & data mining. 2018.

核心原理

专家网络：多个独立的专家网络，每个专家网络学习不同的特征表示
门控机制：每个任务有自己的门控网络，动态选择专家网络的组合
任务特定顶层：每个任务有自己的顶层网络
联合训练：所有任务同时训练，更新专家网络、门控网络和任务特定顶层

使用方法

python

from torch_rechub.models.multi_task import MMOE

# 创建模型
model = MMOE(
    features=common_features,
    task_types=["classification", "regression"],  # 分类任务和回归任务
    n_expert=8,  # 专家网络数量
    expert_params={"dims": [256, 128], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},
    tower_params_list=[
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},  # 分类任务的顶层参数
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"}   # 回归任务的顶层参数
    ]
)

参数说明

参数	类型	描述	默认值
features	list	所有任务共享的特征列表	None
task_types	list	任务类型列表，支持 "classification" 和 "regression"	None
n_expert	int	专家网络数量	None
expert_params	dict	专家网络参数	None
tower_params_list	list	任务特定顶层网络参数列表	None

适用场景

任务间存在冲突的场景
任务数量较多的场景
需要动态调整任务权重的场景

4. PLE

功能描述

PLE（Progressive Layered Extraction）是一种渐进式分层提取模型，引入了任务特定专家和共享专家，缓解了负迁移问题。

论文引用

Tang, Hongyan, et al. "Progressive layered extraction (ple): A novel multi-task learning (mtl) model for personalized recommendations." Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems. 2020.

核心原理

分层结构：包含多个PLE层，每层有任务特定专家和共享专家
任务特定专家：只对特定任务有用的专家网络
共享专家：对所有任务都有用的专家网络
门控机制：每个任务有自己的门控网络，选择专家网络的组合
渐进式提取：通过多层PLE结构，渐进式提取任务特定和共享表示

使用方法

python

from torch_rechub.models.multi_task import PLE

# 创建模型
model = PLE(
    features=common_features,
    task_types=["classification", "regression"],
    n_level=2,  # PLE层数
    n_expert_specific=4,  # 每层任务特定专家数量
    n_expert_shared=4,  # 每层共享专家数量
    expert_params={"dims": [256, 128], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},
    tower_params_list=[
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},  # 分类任务的顶层参数
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"}   # 回归任务的顶层参数
    ]
)

参数说明

参数	类型	描述	默认值
features	list	所有任务共享的特征列表	None
task_types	list	任务类型列表，支持 "classification" 和 "regression"	None
n_level	int	PLE层数	None
n_expert_specific	int	每层任务特定专家数量	None
n_expert_shared	int	每层共享专家数量	None
expert_params	dict	专家网络参数	None
tower_params_list	list	任务特定顶层网络参数列表	None

适用场景

任务间存在较强冲突的场景
需要缓解负迁移问题的场景
复杂多任务学习场景

5. AITM

功能描述

AITM（Adaptive Information Transfer Multi-task）是一种自适应信息迁移多任务模型，能够自动学习任务间的信息迁移关系。

论文引用

Tang, Jiaxi, et al. "Learning Task Relationships in Multi-task Learning with Adaptive Information Transfer." Proceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2021.

核心原理

信息迁移机制：自动学习任务间的信息迁移关系
任务特定网络：每个任务有自己的网络
注意力机制：使用注意力机制自适应地传递任务间的信息
联合训练：所有任务同时训练，更新任务特定网络和信息迁移机制

使用方法

python

from torch_rechub.models.multi_task import AITM

# 创建模型
model = AITM(
    features=common_features,
    task_types=["classification", "classification"],
    bottom_params={"dims": [256, 128], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},
    tower_params_list=[
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},  # 任务1的顶层参数
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"}   # 任务2的顶层参数
    ],
    attention_params={"attention_dim": 64, "dropout": 0.2}  # 注意力机制参数
)

参数说明

参数	类型	描述	默认值
features	list	所有任务共享的特征列表	None
task_types	list	任务类型列表，支持 "classification" 和 "regression"	None
bottom_params	dict	共享底层网络参数	None
tower_params_list	list	任务特定顶层网络参数列表	None
attention_params	dict	注意力机制参数	None

适用场景

任务间存在依赖关系的场景
需要自适应信息迁移的场景
复杂多任务学习场景

6. 模型比较

模型	复杂度	表达能力	计算效率	适用场景
SharedBottom	低	中	高	任务相关性强、资源有限
ESMM	低	中	高	CTR/CVR联合优化、样本选择偏差
MMOE	中	高	中	任务冲突、多任务场景
PLE	高	高	低	复杂多任务、负迁移缓解
AITM	中	高	中	任务依赖、自适应信息迁移

7. 使用建议

根据任务关系选择模型：
- 任务相关性强时推荐使用 SharedBottom
- 任务间存在冲突时推荐使用 MMOE 或 PLE
- 任务间存在依赖关系时推荐使用 AITM
- 处理CTR/CVR联合优化时推荐使用 ESMM
根据计算资源选择模型：
- 计算资源有限时推荐使用 SharedBottom 或 ESMM
- 计算资源充足时可以尝试 MMOE、PLE 或 AITM
根据数据量选择模型：
- 数据量较小时推荐使用简单模型（如 SharedBottom）
- 数据量较大时可以尝试更复杂的模型（如 PLE、AITM）
多任务权重调整：
- 可以通过调整损失权重来平衡不同任务的重要性
- 尝试使用自适应权重方法，如 UWLLoss、GradNorm 等

8. 代码示例：完整的多任务模型训练流程

python

from torch_rechub.models.multi_task import MMOE
from torch_rechub.trainers import MTLTrainer
from torch_rechub.utils.data import DataGenerator
from torch_rechub.basic.features import SparseFeature, DenseFeature

# 1. 定义特征
common_features = [
    SparseFeature(name="user_id", vocab_size=10000, embed_dim=32),
    SparseFeature(name="city", vocab_size=100, embed_dim=16),
    DenseFeature(name="age", embed_dim=1),
    DenseFeature(name="income", embed_dim=1)
]

# 2. 准备数据
# 假设 x 包含所有特征，y 包含两个任务的标签
x = {
    "user_id": user_id_data,
    "city": city_data,
    "age": age_data,
    "income": income_data
}
y = {
    "task1": task1_labels,  # 点击率标签
    "task2": task2_labels   # 转化率标签
}

# 3. 创建数据生成器
dg = DataGenerator(x, y)
train_dl, val_dl, test_dl = dg.generate_dataloader(split_ratio=[0.7, 0.1], batch_size=256)

# 4. 创建模型
model = MMOE(
    features=common_features,
    task_types=["classification", "classification"],
    n_expert=8,
    expert_params={"dims": [256, 128], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},
    tower_params_list=[
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"},
        {"dims": [64, 32], "dropout": 0.2, "activation": "relu"}
    ]
)

# 5. 创建训练器
trainer = MTLTrainer(
    model=model,
    task_types=["classification", "classification"],
    optimizer_params={"lr": 0.001, "weight_decay": 0.0001},
    adaptive_params={"method": "uwl"},  # 使用自适应损失权重
    n_epoch=50,
    earlystop_patience=10,
    device="cuda:0",
    model_path="saved/mmoe"
)

# 6. 训练模型
trainer.fit(train_dl, val_dl)

# 7. 评估模型
scores = trainer.evaluate(trainer.model, test_dl)
print(f"Task 1 AUC: {scores[0]}")
print(f"Task 2 AUC: {scores[1]}")

# 8. 导出ONNX模型
trainer.export_onnx("mmoe.onnx")

# 9. 模型预测
preds = trainer.predict(trainer.model, test_dl)
print(f"Predictions shape: {np.array(preds).shape}")

9. 常见问题与解决方案

Q: 如何处理不同任务的数据分布差异？

A: 可以尝试以下方法：

对每个任务的数据进行标准化或归一化
使用任务特定的Embedding层
调整任务权重，平衡不同任务的重要性
使用自适应权重方法，如UWLLoss、GradNorm等

Q: 如何缓解多任务学习中的负迁移问题？

A: 可以尝试以下方法：

使用 PLE 模型，引入任务特定专家和共享专家
使用注意力机制，自适应地选择任务间的信息迁移
减少共享层的深度，增加任务特定层的深度
尝试使用模型选择策略，选择合适的任务组合

Q: 如何选择合适的任务组合？

A: 可以考虑以下因素：

任务间的相关性：选择相关性较高的任务组合
任务的重要性：选择对业务更重要的任务
数据量：选择数据量充足的任务
计算资源：考虑模型的计算复杂度

Q: 如何评估多任务模型的效果？

A: 常用的评估指标包括：

单个任务的评估指标（如 AUC、F1、RMSE 等）
所有任务指标的加权平均
帕累托最优分析：在多个任务间寻找最佳平衡点
业务指标：最终的业务效果（如点击率提升、转化率提升等）

Q: 如何调整多任务模型的超参数？

A: 可以尝试以下方法：

网格搜索或随机搜索：调整专家数量、网络深度、dropout率等
贝叶斯优化：更高效地搜索最优超参数
迁移学习：从简单模型的超参数开始调整
经验法则：专家数量一般选择 4-16 个，网络深度选择 2-4 层

10. 多任务学习在推荐系统中的应用场景

电商推荐：
- 同时优化点击率（CTR）、转化率（CVR）、客单价
- 优化商品推荐、广告推荐、个性化搜索
内容推荐：
- 同时优化点击率、阅读时长、点赞率、评论率
- 优化新闻推荐、视频推荐、音乐推荐
社交媒体：
- 同时优化好友推荐、内容推荐、广告推荐
- 优化用户留存、活跃度、互动率
金融推荐：
- 同时优化贷款申请率、还款率、逾期率
- 优化理财产品推荐、信用卡推荐

11. 未来发展趋势

动态任务权重调整：
- 自适应地调整不同任务的权重，根据任务的重要性和难度动态变化
跨领域多任务学习：
- 利用不同领域的数据和任务，提高模型的泛化能力
层次化多任务学习：
- 构建任务间的层次关系，更有效地利用任务间的结构信息
多模态多任务学习：
- 结合文本、图像、音频等多种模态，同时学习多个任务
大规模多任务学习：
- 支持数百个甚至数千个任务的同时学习，处理更复杂的推荐场景

多任务学习在推荐系统中具有广阔的应用前景，能够充分利用任务间的关系，提高模型的泛化能力和性能。Torch-RecHub 提供了多种先进的多任务模型，方便开发者根据业务需求选择和使用。

多任务模型 ​

1. SharedBottom ​

功能描述 ​

核心原理 ​

使用方法 ​

参数说明 ​

适用场景 ​

2. ESMM ​

功能描述 ​

论文引用 ​

核心原理 ​

使用方法 ​

参数说明 ​

适用场景 ​

3. MMOE ​

功能描述 ​

论文引用 ​

核心原理 ​

使用方法 ​

参数说明 ​

适用场景 ​

4. PLE ​

功能描述 ​

论文引用 ​

核心原理 ​

使用方法 ​

参数说明 ​

适用场景 ​

5. AITM ​

功能描述 ​

论文引用 ​

核心原理 ​

使用方法 ​

参数说明 ​

适用场景 ​

6. 模型比较 ​

7. 使用建议 ​

8. 代码示例：完整的多任务模型训练流程 ​

9. 常见问题与解决方案 ​

Q: 如何处理不同任务的数据分布差异？ ​

Q: 如何缓解多任务学习中的负迁移问题？ ​

Q: 如何选择合适的任务组合？ ​

Q: 如何评估多任务模型的效果？ ​

Q: 如何调整多任务模型的超参数？ ​

10. 多任务学习在推荐系统中的应用场景 ​

11. 未来发展趋势 ​

多任务模型

1. SharedBottom

功能描述

核心原理

使用方法

参数说明

适用场景

2. ESMM

功能描述

论文引用

核心原理

使用方法

参数说明

适用场景

3. MMOE

功能描述

论文引用

核心原理

使用方法

参数说明

适用场景

4. PLE

功能描述

论文引用

核心原理

使用方法

参数说明

适用场景

5. AITM

功能描述

论文引用

核心原理

使用方法

参数说明

适用场景

6. 模型比较

7. 使用建议

8. 代码示例：完整的多任务模型训练流程

9. 常见问题与解决方案

Q: 如何处理不同任务的数据分布差异？

Q: 如何缓解多任务学习中的负迁移问题？

Q: 如何选择合适的任务组合？

Q: 如何评估多任务模型的效果？

Q: 如何调整多任务模型的超参数？

10. 多任务学习在推荐系统中的应用场景

11. 未来发展趋势