Closed hakubishin3 closed 3 years ago
例 (1)
例 (2)
NNのパラメータを source domain/task と target domain/task で共有する
sourceとtargetの間で特徴表現を共有する (NNでは実質model parameterの学習なので, Model Transferと一部被ってるかも)
sourceの中から適切なデータを選択してtarget modelを学習するときの訓練データに加える
検索推薦システムの概念を以下のように整理している
pretrained modelを使用した特徴抽出により, より良い表現を取得
関連したタスクとのマルチタスクラーニングによるModel Transferは, Web上でユーザが複数の商品にinteractする現状では実用的と言える.
Instance Transferに関しては省略(ちかれた)
Linkedinでは異なるプロダクトでのuserのinteractionが取れる.
例えば, Amazonの募集に応募したユーザに対して, Amazon所属のuserに繋がりを推薦するなんてことができるのではないか?
Linkedinでは, source domainからuserの行動履歴を取ってきて, それから抽出された特徴量を用いてtarget domainの精度改善を行なっている.
異なる推薦タスクを解くことで, 異なるドメイン間で共有されたエンティティ (user, item) の表現を学習する.
Training & Saving
Serving
The WEB Conference 2020 Tutorial https://sites.google.com/view/www2020-dtl-tutorial/home