AI上推荐 之 多任务loss优化(自适应权重篇)
1. 写在前面在多任务学习中，往往会将多个相关的任务放在一起来学习。例如在推荐系统中，排序模型同时预估候选的点击率和浏览时间。相对于单任务学习，多任务学习有以下优势：多个任务共享一个模型，占用内存量减少；多个任务一次前向计算得出结果，推理速度增加；关联任务通过共享信息，相互补充，可以提升彼此的表现。
AI上推荐 之 多任务loss优化(自适应权重篇)
1. 写在前面在多任务学习中，往往会将多个相关的任务放在一起来学习。例如在推荐系统中，排序模型同时预估候选的点击率和浏览时间。相对于单任务学习，多任务学习有以下优势：多个任务共享一个模型，占用内存量减少；多个任务一次前向计算得出结果，推理速度增加；关联任务通过共享信息，相互补充，可以提升彼此的表现。
