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一种用于冷启动广告点击率预估模型的元模型训练方法

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摘要

本发明提供一种用于冷启动广告点击率预估模型的元模型训练方法，包括：S1、构建初始元模型并初始化元模型的参数；S2、获取未被点击过的未知广告组成的数据集，其中，每一个未知广告对应一个任务；S3、使用步骤S2中的数据集对元模型进行多轮训练直至收敛。本发明将每个已知任务的权重作为可学习的参数，并将加权后的任务分布和原始经验分布之间的卡方散度作为约束条件，形成了一种对于任务难度自适应的元学习损失函数。一方面，通过在训练过程中动态平衡各个任务的权重，从原本被忽略的难任务中挖掘到更多的有效知识，从而提升了模型的整体性能。另一方面，通过将任务权重和模型其他参数的学习问题建模为最大‑最小优化问题，利用GDmax算法对其进行了有效的求解，可以快速的达到收敛。

著录项

  • 公开/公告号CN112270571A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN202011209043.2

  • 发明设计人 许倩倩;曹天伟;杨智勇;黄庆明;

    申请日2020-11-03

  • 分类号G06Q30/02(20120101);G06Q10/04(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11280 北京泛华伟业知识产权代理有限公司;

  • 代理人王勇

  • 地址 100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2023-06-19 09:41:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-27

    授权

    发明专利权授予

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