【深度学习】多目标融合算法：样本Loss加权（Sample Loss Reweight）详解与实战_加权loss

技术文档

1. 多目标学习背景与挑战

1.1 推荐系统中的多目标需求

1.2 传统单目标模型的局限

1.3 多目标融合的核心思路

2. 样本Loss加权技术解析

2.1 基本原理与数学表达

2.2 权重设计方法论

2.3 技术实现流程图解

3. 工业级应用实践

3.1 短视频推荐场景案例

3.2 电商跨场景应用

3.3 动态权重调整策略

4. 代码实战与效果验证

4.1 TensorFlow 2.x 工业级实现

4.2 PyTorch Lightning 最佳实践

4.3 消融实验设计

5. 技术演进与前沿探索

5.1 与AutoML的结合实践

5.2 基于强化学习的动态加权

5.3 多目标优化的未来方向

结语

1. 多目标学习背景与挑战

在真实业务场景中，推荐系统的优化目标呈现多元化特征。以短视频推荐为例，典型目标包括：

这些目标之间存在复杂的关联性：

传统DNN模型聚焦单一目标时面临三大困境：

问题类型具体表现后果目标冲突优化CTR可能导致VCR下降指标跷跷板现象样本偏差点击样本中高价值行为稀疏长尾目标学习困难业务割裂多模型维护成本高线上服务资源浪费

业界主流解决方案呈现三大技术路线：

给定训练样本集合 ${(x_i, y_{i1}, y_{i2}, \\ldots, y_{iK})}_{i=1}^N$ ，其中K为任务数，加权Loss函数定义为：

典型权重配置策略：

业务场景目标组合推荐权重比短视频推荐 CTR:VCR:时长 3:5:2 电商推荐 CTR:CVR:GMV 4:3:3 新闻推荐 CTR:阅读深度:分享率 5:3:2

工业界常用权重确定流程：