优势特征蒸馏：阿里PFD

本文主要是介绍优势特征蒸馏：阿里PFD，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Privileged Features Distillation at Taobao Recommendations

背景

ctr&cvr预估任务中有很多非常有区分性的特征没法使用，比如用户点击之后的互动时长、点击之后的一些页面动作信息，因为只有离线训练的时候能拿到，线上预估的时候是拿不到的，为了保持线上和线下的一致性，这些“优势特征”(Privileged Features)就会被忍痛割爱舍弃掉。那么如何有效利用这些优势特征呢？

解决方案

通过蒸馏的方式，teacher模型的特征输入包含了优势特征，teacher模型和student模型结构一样，只是特征输入不同，teacher模型将学习到的信息蒸馏迁移到student模型。student的输入中没有优势特征，这样线上infer的时候，student模型可以正常工作。

方案详情

与常规的蒸馏模型不同，PFD(Privileged Features Distillation)中teacher和student模型结构上是一致的，只是输入不同。常规的MD(Model Distillation)是teacher模型结构非常复杂，student模型结构简单。
对比如下：

特征输入$\mathbf{X}$，优势特征${\mathbf{X}}^{\ast }$，student的模型参数${\mathbf{W}}_s$，teacher的模型参数${\mathbf{W}}_t$，student模型是原来的主模型，这里加了一个蒸馏loss $L_d$，蒸馏loss用来衡量是teacher模型输出和student模型输出的差异情况的。
如果teacher模型先训练好，然后再来训练student模型，loss如下

但是teacher模型先训练好可能会比较费时，可以同步训练teacher模型和student模型，loss如下

我们希望teacher和student的预测输出足够接近，可以使用均方误差如下：
$$L_d=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(f({\mathbf{X}}^{\ast };{\mathbf{W}}_t)-f(\mathbf{X};{\mathbf{W}}_s){)}^2$$

也可以使用KL 散度，将teacher和student的输出都当做一个分布，KL散度用来衡量分布差异效果较好。

特征输入示意图如下

粗排阶段优势特征蒸馏
蒸馏方式：交叉特征效果非常好，但是一般没法用在粗排上面，作为优势特征输入到teacher模型

精排阶段优势特征蒸馏
蒸馏方式：用户点击之后的行为特征，比如点击后的停留时长、有没有咨询客服、有没有浏览评论等信息，这些特征作为优势特征输入到teacher模型。

实验

进一步可以将MD和PFD结合起来，可以让teacher模型结构更加复杂，容量更大。

效果更好

超参数$\lambda$的调节

同步(Synchronous)训练时teacher和student的参数共享效果更好，耗时也更低，学习的更充分。

这篇关于优势特征蒸馏：阿里PFD的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---