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# 多任务学习模型库
## 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)
模型算法库在持续添加中,欢迎关注。
## 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)
## 整体介绍
### 多任务模型列表
| 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) |
## 使用教程
### 训练
```shell
python -m paddlerec.run -m config.yaml -d cpu -e single
```
### 预测
## 效果对比
### 模型效果列表
| 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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