MMoE¶

简介¶

常用的多任务模型的预测质量通常对任务之间的关系很敏感。由于MMoE有多个expert，每个expert有不同的gate。因此当任务之间相关性低的时候，不同任务依赖不同的expert，MMoE依旧表现良好。

配置说明¶

1. 内置模型¶

model_config {
  model_class: "MMoE"
  feature_groups {
    group_name: "all"
    feature_names: "user_id"
    feature_names: "cms_segid"
    ...
    feature_names: "tag_brand_list"
    wide_deep: DEEP
  }
  mmoe {
    expert_dnn {
      hidden_units: [256, 192, 128, 64]
    }
    num_expert: 4
    task_towers {
      tower_name: "ctr"
      label_name: "clk"
      dnn {
        hidden_units: [256, 192, 128, 64]
      }
      num_class: 1
      weight: 1.0
      loss_type: CLASSIFICATION
      metrics_set: {
       auc {}
      }
    }
    task_towers {
      tower_name: "cvr"
      label_name: "buy"
      dnn {
        hidden_units: [256, 192, 128, 64]
      }
      num_class: 1
      weight: 1.0
      loss_type: CLASSIFICATION
      metrics_set: {
       auc {}
      }
    }
    l2_regularization: 1e-06
  }
  embedding_regularization: 5e-05
}

model_class: ‘MMoE’, 不需要修改
feature_groups: 配置一个名为’all’的feature_group。
mmoe: mmoe相关的参数
- expert_dnn: MMOE的专家DNN配置
  - hidden_units: dnn每一层的channel数目，即神经元的数目
- expert_num: 专家DNN的数目
- task_towers: 根据任务数配置task_towers
  - tower_name：任务名
  - label_name: tower对应的label名，若不设置，label_fields需与task_towers一一对齐
  - dnn: deep part的参数配置
    - hidden_units: dnn每一层的channel数目，即神经元的数目
  - 默认为二分类任务，即num_class默认为1，weight默认为1.0，loss_type默认为CLASSIFICATION，metrics_set为auc
- embedding_regularization: 对embedding部分加regularization，防止overfit

MMoE模型每个塔的输出名为：”logits_” / “probs_” / “y_” + tower_name 其中，logits/probs/y对应: sigmoid之前的值/概率/回归模型的预测值 MMoE模型每个塔的指标为：指标名+ “_” + tower_name

2. 组件化模型¶

model_config {
  model_name: "MMoE"
  model_class: "MultiTaskModel"
  feature_groups {
    group_name: "all"
    feature_names: "user_id"
    feature_names: "cms_segid"
    ...
    wide_deep: DEEP
  }
  backbone {
    blocks {
      name: 'all'
      inputs {
        feature_group_name: 'all'
      }
      input_layer {
        only_output_feature_list: true
      }
    }
    blocks {
      name: "senet"
      inputs {
        block_name: "all"
      }
      keras_layer {
        class_name: 'SENet'
        senet {
          reduction_ratio: 4
        }
      }
    }
    blocks {
      name: "mmoe"
      inputs {
        block_name: "senet"
      }
      keras_layer {
        class_name: 'MMoE'
        mmoe {
          num_task: 2
          num_expert: 3
          expert_mlp {
            hidden_units: [256, 128]
          }
        }
      }
    }
  }
  model_params {
    task_towers {
      tower_name: "ctr"
      label_name: "clk"
      dnn {
        hidden_units: [128, 64]
      }
      num_class: 1
      weight: 1.0
      loss_type: CLASSIFICATION
      metrics_set: {
       auc {}
      }
    }
    task_towers {
      tower_name: "cvr"
      label_name: "buy"
      dnn {
        hidden_units: [128, 64]
      }
      num_class: 1
      weight: 1.0
      loss_type: CLASSIFICATION
      metrics_set: {
       auc {}
      }
    }
    l2_regularization: 1e-06
  }
  embedding_regularization: 5e-05
}

该案例添加了一个额外的SENET层，为了展示以组件化方式搭建模型的灵活性。

model_name: 任意自定义字符串，仅有注释作用
model_class: ‘MultiTaskModel’, 不需要修改, 通过组件化方式搭建的多目标排序模型都叫这个名字
backbone: 通过组件化的方式搭建的主干网络，参考文档
- blocks: 由多个组件块组成的一个有向无环图（DAG），框架负责按照DAG的拓扑排序执行个组件块关联的代码逻辑，构建TF Graph的一个子图
- name/inputs: 每个block有一个唯一的名字（name），并且有一个或多个输入(inputs)和输出
- input_layer: 对输入的feature group配置的特征做一些额外的加工，比如执行可选的batch normalization、layer normalization、feature dropout等操作，并且可以指定输出的tensor的格式（2d、3d、list等）；参考文档
- keras_layer: 加载由class_name指定的自定义或系统内置的keras layer，执行一段代码逻辑；参考文档
- senet: SENet模型的参数，详见参考文档
其余与MMoE内置参数相同

示例Config¶

内置模型: MMoE_demo.config
组件化模型: MMoE_Backbone_demo.config

参考论文¶

MMoE.pdf