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《【人工智能】多目标融合算法（六）：渐进式分层提取模型PLE（Progressive Layered Extraction）》
本文详细介绍了PLE多任务模型的算法原理、算法优势，并以小红书业务场景为例，构建PLE网络结构并使用pytorch代码实现对应的网络结构、训练流程。相比于CGC，PLE采用分层提取结构，每一层中采用共享门控、独享门控机制对共享专家组、独享专家组进行联合学习，增强了任务之间的解耦，提高了模型对不同任务的适应性，能在多任务场景中更好地平衡任务间冲突，提升多目标学习效果。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weixin_48007632/article/details/148118660
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