推荐系统（十八）Gate网络：新浪微博GateNet

Posted 2023-02-14 天泽28

推荐系统（十八）Gate网络（一）：新浪微博GateNet

推荐系统系列博客：

1. 推荐系统（一）推荐系统整体概览
2. 推荐系统（二）GBDT+LR模型
3. 推荐系统（三）Factorization Machines（FM）
4. 推荐系统（四）Field-aware Factorization Machines（FFM）
5. 推荐系统（五）wide&deep
6. 推荐系统（六）Deep & Cross Network（DCN）
7. 推荐系统（七）xDeepFM模型
8. 推荐系统（八）FNN模型（FM+MLP=FNN）
9. 推荐系统（九）PNN模型（Product-based Neural Networks）
10. 推荐系统（十）DeepFM模型
11. 推荐系统（十一）阿里深度兴趣网络（一）：DIN模型（Deep Interest Network）
12. 推荐系统（十二）阿里深度兴趣网络（二）：DIEN模型（Deep Interest Evolution Network）
13. 推荐系统（十三）阿里深度兴趣网络（三）：DSIN模型（Deep Session Interest Network）
14. 推荐系统（十四）多任务学习：阿里ESMM（完整空间多任务模型）
15. 推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ）
16. 推荐系统（十六）多任务学习：腾讯PLE模型（Progressive Layered Extraction model）
17. 推荐系统（十七）双塔模型：微软DSSM模型（Deep Structured Semantic Models）

CTR预估模型在学术界/工业界进化的路线有明显的几个节点：1. 从单特征到交叉特征，围绕着如何学到更有用的交叉特征，诞生了一系列的模型。2. attention火起来后，被迅速应用到CTR预估领域中，又有很多模型被提出。3. gate网络火起来后，同样也催生了一些模型。但话说，我其实一直没太搞明白『attention』和『gate』本质上的区别是什么？有路过的大佬可以评论区帮忙解答下。

言归正传，这篇博客将要介绍新浪微博张俊林大佬团队提出的GateNet模型，这篇文章我只在arxiv上找到了，并没有找到公布发表的会议版本，应该是还没投。整篇文章看起来比较简短，因为Gate网络实在没什么好讲的，所以文章大量的笔墨都在实证研究上了，不过遗憾的是，数据集都是用的公开的数据集，没有看到在新浪微博自己的数据集上的实验效果。

本篇博客将会从两个方面介绍下GateNet：

1. GateNet网络类型
   1.1. embedding层Gate（Feature Embedding Gate）
   1.2. 隐藏层Gate（Hidden Gate）
2. GateNet论文实验结论
3. 自己实践中一些结论

一、GateNet网络类型

这篇论文中依据Gate网络施加位置的不同，分为了两种类型：embedding层Gate（Feature Embedding Gate）和 隐藏层Gate（Hidden Gate）。下面来分别介绍一下：

1.1、embedding层Gate（Feature Embedding Gate）

顾名思义，embedding层Gate就是把Gate网络施加在embedding层，具体又可以分为两种：bit-wise和vector-wise。bit-wise就是每一个特征的embedding向量的每一个元素（bit）都会有一个对应的Gate参数，而vector-wise则是一个embedding向量只有一个Gate参数。假设样本有两个特征，每个特征embedding维度取3，用个图来形象的对比下bit-wise和vector-wise的gate的区别：

图1. embedding层bit-wise方式的gate

图2. embedding层vector-wise方式的gate

值得一提的是，论文中关于gate网络参数是否共享提出了两个概念：

• field private： 所谓field private就是每个特征都有自己的一个gate（这意味着gate数量等于特征个数），这些gate之间参数不共享，都是独立的。图1、图2中gate的方式就是这种。
• field sharing： 与field private相反，不同特征共享一个gate，只需要一个gate即可。优点就是参数大大减少，缺点也是因为参数大大减少了，性能不如field private。

通过论文中给出的实验表明，field private方式的模型效果要好于field sharing方式。

下面通过形式化的公式来看下embedding层Gate的流程（尽管我觉得上面两个图已经非常清晰的展示了细节，但配合公式来一波强化记忆吧），假设有$n$个特征，每个特征的embedding维度为$d$，则 $E=[e_1,e_2,...,e_n]$，$e_i$为特征$i$对应的embedding向量，$e_i\in R^d$，下面为整个计算步骤：
第一步：计算gate value：$g_i=\sigma (W_i\cdot e_i)$，如果是bit-wise方式，则$W_i\in R^d$，$W\in R^{d\times d}$是一个矩阵；如果vector-wise方式，则$W_i$为一个标量，$W\in R^d$是一个向量。

第二步：通过第一步中得到的gate value施加到原始embedding向量上，$g_i{e}_i=g_i\odot e_i$，$\odot$表示哈达玛积，也就是element-wise product，对应元素相乘。

最后，得到新的gate-aware embeddings，$GE=[g_1{e}_1,g_2{e}_2,....,g_n{e}_n]$输入到MLP中。

1.2、隐藏层Gate（Hidden Gate）

另外一种施加Gate网络的地方就是MLP的隐藏层，这个我也不上图了，直接参考图1吧，结构一模一样。计算步骤公式直接看1.1中bit-wise就可以。

二、GateNet论文实验结论

论文中做了大量的实验来验证了几个问题（只基于论文的实验结论，具体业务场景可能结论不一样，大家参考下就可以）

问题1：gate参数field private方式与field sharing方式那个效果好？

实验结果表明，field private方式的模型效果优于field sharing方式。

问题2：gate施加方式 bit-wise与vector-wise哪个效果好？

在Criteo数据集上，bit-wise的效果比vector-wise的好，但在ICME数据集上得不到这样的结论。

问题3：gate施加在embedding层和隐藏层哪个效果好？

论文中没有给出结论，但从给出的数据来看在隐藏层的比在embedding层效果好。此外，两种方式都用的话，相比较只用一种，效果提升不大。

问题4：gate网络用哪个激活函数好？

embedding层是linear，隐藏层是tanh。

三、自己实践中一些结论

我们自己的场景下（多任务下，ctcvr）实践结果来看，有几个结论仅供参考：

1. gate作用在embedding层与输入层之间效果比作用在隐藏层之间好。
2. gate使用bit-wise效果好于vector-wise。
3. gate网络的激活函数sigmoid无论在收敛性和auc增益上都要显著好于其它的激活函数。

参考文献：

[1] Huang T , She Q , Wang Z , et al. GateNet: Gating-Enhanced Deep Network for Click-Through Rate Prediction[J]. 2020.