multi_tower.md

MultiTower

简介

• 多塔模型效果比单塔模型有明显的提升
• 不采用FM，所以embedding可以有不同的dimension。

模型配置

1. 内置模型

model_config: {
  model_class: 'MultiTower'
  feature_groups: {
    group_name: 'user'
    feature_names: 'user_id'
    feature_names: 'cms_segid'
    ...
    feature_names: 'new_user_class_level'
    wide_deep: DEEP
  }
  feature_groups: {
    group_name: 'item'
    feature_names: 'adgroup_id'
    feature_names: 'cate_id'
    ...
    feature_names: 'price'
    wide_deep: DEEP
  }
  feature_groups: {
    group_name: 'combo'
    feature_names: 'pid'
    feature_names: 'tag_category_list'
    feature_names: 'tag_brand_list'
    wide_deep: DEEP
  }
  losses {
    loss_type: F1_REWEIGHTED_LOSS
    weight: 1.0
    f1_reweighted_loss {
      f1_beta_square: 1.0
    }
  }
  losses {
    loss_type: PAIR_WISE_LOSS
    weight: 1.0
  }
  multi_tower {
    towers {
      input: "user"
      dnn {
        hidden_units: [256, 128, 96, 64]
      }
    }
    towers {
      input: "item"
      dnn {
        hidden_units: [256, 128, 96, 64]
      }
    }
    towers {
      input: "combo"
      dnn {
        hidden_units: [128, 96, 64, 32]
      }
    }
    final_dnn {
      hidden_units: [128, 96, 64, 32, 16]
    }
    l2_regularization: 1e-6
  }
  embedding_regularization: 1e-4
}

• feature_groups: 不同的特征组，如user feature为一组，item feature为一组, combo feature为一组
  • group_name: 可以根据实际情况取
  • wide_deep: 必须是DEEP
• losses: 可选，可以选择同时配置两个loss函数，并且为每个loss配置不同的权重
  • loss_type: CLASSIFICATION [默认值] 二分类的sigmoid cross entropy loss
  • loss_type: PAIR_WISE_LOSS [可选] 以优化AUC为主要目标的 pairwise rank loss
  • loss_type: F1_REWEIGHTED_LOSS [可选] 可以调节二分类模型recall/precision相对权重的loss; 注意不要与loss_type: CLASSIFICATION同时使用
• f1_reweight_loss: 可以调节二分类模型recall/precision相对权重的损失函数
  • f1_beta_square: 大于1的值会导致模型更关注recall，小于1的值会导致模型更关注precision
  • F1 分数，又称平衡F分数（balanced F Score），它被定义为精确率和召回率的调和平均数。
    • 
  • 更一般的，我们定义 F_beta 分数为:
    • 
  • f1_beta_square 即为 上述公式中的 beta 系数的平方。
• towers:
  • 每个feature_group对应了一个tower, tower的input必须和feature_groups的group_name对应
  • dnn: 深度网络
    • hidden_units: 定义不同层的channel数目，即神经元数目
• final_dnn 整合towers和din_towers的输入
  • hidden_units: dnn每一层的channel数目，即神经元的数目
• l2_regularization: L2正则，防止overfit
• embedding_regularization: embedding的L2正则

2. 组件化模型

model_config: {
  model_name: 'MultiTower'
  model_class: 'RankModel'
  feature_groups: {
    group_name: 'user'
    feature_names: 'user_id'
    feature_names: 'cms_segid'
    feature_names: 'cms_group_id'
    feature_names: 'age_level'
    feature_names: 'pvalue_level'
    feature_names: 'shopping_level'
    feature_names: 'occupation'
    feature_names: 'new_user_class_level'
    wide_deep: DEEP
  }
  feature_groups: {
    group_name: 'item'
    feature_names: 'adgroup_id'
    feature_names: 'cate_id'
    feature_names: 'campaign_id'
    feature_names: 'customer'
    feature_names: 'brand'
    feature_names: 'price'
    wide_deep: DEEP
  }
  feature_groups: {
    group_name: 'combo'
    feature_names: 'pid'
    feature_names: 'tag_category_list'
    feature_names: 'tag_brand_list'
    wide_deep: DEEP
  }
  losses {
    loss_type: F1_REWEIGHTED_LOSS
    weight: 1.0
    f1_reweighted_loss {
      f1_beta_square: 2.25
    }
  }
  losses {
    loss_type: PAIR_WISE_LOSS
    weight: 1.0
  }
  backbone {
    blocks {
      name: "user_tower"
      inputs {
        feature_group_name: "user"
      }
      keras_layer {
        class_name: "MLP"
        mlp {
          hidden_units: [256, 128]
        }
      }
    }
    blocks {
      name: "item_tower"
      inputs {
        feature_group_name: "item"
      }
      keras_layer {
        class_name: "MLP"
        mlp {
          hidden_units: [256, 128]
        }
      }
    }
    blocks {
      name: "combo_tower"
      inputs {
        feature_group_name: "combo"
      }
      keras_layer {
        class_name: "MLP"
        mlp {
          hidden_units: [256, 128]
        }
      }
    }
    blocks {
      name: "top_mlp"
      inputs {
        block_name: "user_tower"
      }
      inputs {
        block_name: "item_tower"
      }
      inputs {
        block_name: "combo_tower"
      }
      keras_layer {
        class_name: "MLP"
        mlp {
          hidden_units: [256, 128, 64]
        }
      }
    }
  }
  model_params {
    l2_regularization: 1e-6
  }
  embedding_regularization: 1e-4
}

• model_name: 任意自定义字符串，仅有注释作用
• model_class: 'RankModel', 不需要修改, 通过组件化方式搭建的单目标排序模型都叫这个名字
• feature_groups: 特征组
  • 可包含多个feature_group: 如 user、item、combo
  • wide_deep: multi_tower模型使用的都是Deep features, 所以都设置成DEEP
• 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
  • 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
  • concat_blocks: DAG的输出节点由concat_blocks配置项定义，如果不配置concat_blocks，框架会自动拼接DAG的所有叶子节点并输出。
• model_params:
  • l2_regularization: 对DNN参数的regularization, 减少overfit
• embedding_regularization: 对embedding部分加regularization, 减少overfit

示例config

1. 内置模型：multi_tower_demo.config
2. 组件化模型：multi_tower_backbone_on_taobao.config

参考论文

自研模型，暂无参考论文