召回06 双塔模型two-tower(DSSM)

双塔模型的结构

相比于矩阵补充模型，双塔模型考虑了id之外的多种特征作为输入。

对于每个离散特征用单独的enbadding层得到向量，对于性别等类别较少的特征直接使用one-hot编码；对于连续特征，最简单的直接归一化，对于长尾分布的特征取log或做分桶等。

神经网络可以是简单的全连接网络，或更复杂的结构，例如深度交叉网络等。输出向量，即表征，用于召回。

余弦相似度范围 [-1 ，1]，相当于对两个向量a b归一化然后求内积。

双塔模型的训练

pointwise: 把正样本和负样本组成一个数据集，在数据集上做随机梯度下降训练双塔模型；

pairwise: 每次取一个正样本和负样本组成一个二元组，损失函数用triplet hinge loss或者 triplet logistic loss；

listwise: 每次取一个正样本和多个负样本组成一个list，训练类似于多元分类。

pointwise训练

正负样本数量约定俗成

pairwise训练

正负样本embadding层使用一样的参数

m是超参数，可以调整，例如设置为1。训练就是最小化损失函数，用梯度更新双塔神经网络的参数，triplet hinge loss是一种损失函数；triplet logistic loss函数中的sigma是一个大于0的超参数，控制损失函数的形状，手动设置。

listwise训练：

鼓励正样本余弦相似度接近1，负样本都接近于-1。输入到softmax激活函数，输出分数s介于0-1之间。希望s+接近1，s-接近0，鼓励s接近y。用y和s的交叉熵-logs+作为损失函数，训练来最小化交叉熵，即鼓励softmax输出s接近标签y，也就是最大化s+。

总结：

这是粗排和精排，前期融合，将特征在神经网络之前就拼接融合，不适用于召回，适用于排序模型；召回使用双塔模型，是在最终输出相似度的时候才融合。

原文地址：https://blog.csdn.net/DEVIL_hym/article/details/142593904

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