360展示广告智能化演进( 五 )
7. 单目的出价→多目的出价
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随着营业生长 ， 客户会有更多的转化要求 。在注册目的成本已经知足需求的情形下 ， 思量付费的优化 。参考智能点击出价 ， 训练一个付费模子 ， 在注册率一定的情形下 ， 付费率若是在金字塔顶层 ， 就增添出价 ， 在低层 ， 就削减出价 ， 来知足客户付费优化的需求 。付费模子接纳MMOE实现 ， 注册是义务A ， 付费是义务B ， Gata A仅作为义务A的输入 ， Gata B仅作为义务B的输入 。对于该模子的任一义务来说 ， 可以由几个牢固的专家打分获得 。那么专家的输出与Gata A 输出的概率漫衍作为义务A的输入 ， 专家的输出与Gata B输出的概率漫衍作为义务B的输入 。这个模子在同时拥有多个转化的场景中获得效果验证 。
8. 高延迟→低延迟
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知识蒸馏解决线上高延迟问题 。知识蒸馏存在Student模子参数削减过多 ， 导致效果Teacher模子差许多 ， 以下是两个优化方式：
- 提高Teacher模子庞大度
- Teacher模子加入点击后转化前的特征
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