2.2.5_PLE

文档摘要

PLE 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）。背景与动机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）：针对相关性较为复杂的场景，通常不可避免出现跷跷板现象。多任务学习模式下，往往能够提升一部分任务的效果，但同时需要牺牲其他任务的效果。