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models/multitask/readme.md

+# 多任务学习模型库
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+## 简介
+我们提供了常见的多任务学习中使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的多任务模型包括 [MMoE](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/multitask/mmoe)、[Share-Bottom](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/multitask/share-bottom)、[ESMM](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/multitask/esmm)。
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+模型算法库在持续添加中，欢迎关注。
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+## 目录
+* [整体介绍](#整体介绍)
+    * [多任务模型列表](#多任务模型列表)
+* [使用教程](#使用教程)
+    * [训练](#训练)
+    * [预测](#预测)
+* [效果对比](#效果对比)
+    * [模型效果列表](#模型效果列表)
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+## 整体介绍
+### 多任务模型列表
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+|       模型        |       简介        |       论文        |
+| :------------------: | :--------------------: | :---------: |
+| share-bottom | share-bottom | [Multitask learning](http://reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/1997/CMU-CS-97-203.pdf)(1998) |
+| ESMM | Entire Space Multi-Task Model | [Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate](https://arxiv.org/abs/1804.07931)(2018) |
+| MMoE | Multi-gate Mixture-of-Experts | [Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3220007)(2018) |
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+## 使用教程
+### 训练
+```shell
+python -m paddlerec.run -m config.yaml -d cpu -e single 
+```
+### 预测
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+## 效果对比
+### 模型效果列表
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+|       数据集        |       模型       |       loss        |       评价指标       | 
+| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |
+|       Census-income Data     |       Share-Bottom       |       --        |     0.93120/0.99256         |
+|       Census-income Data        |       MMoE       |       --        |       0.94465/0.99324         |
+|          Ali-CCP     |    ESMM       |       --        |      0.971812/0.499668          |
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