1 背景

推荐系统中有很多多值特征，文中假设所有特征字段都是多值的，定义为以下形式：

传统的池化对所有特征使用统一的池化算子来压缩信息，忽略了特征分布之间的差异。因此，需要更多区分不同领域的池化方法。

因此提出了 AutoPooling 来自适应学习合适的池化算子，提升模型对于多值特征的学习能力。

2 AutoPooling

可以自动搜索每个特征的最佳池化算子，这个过程可以看作是搜索池化层的最佳子结构，这个子结构是搜索空间中预定义的池化算子。

AutoPooling（图 1 的上半部分）为池化层构建了一个池化算子搜索空间 P\mathscr{P}，并设计了一种搜索策略来为每个字段找到最佳搜索空间。所以，最佳子结构的搜索转换为架构参数的搜索。通过这种方式，将各种池化层集成到加权和中：

通过优化架构参数 α\alpha 找到最佳池化算子。

AutoPooling 使用两阶段的方法进行训练，分为搜索阶段和重训练阶段（AP-2stage）。

2.1 搜索阶段

将整个系统的参数分为超参数 α\alpha 和模型可学习的参数 WW，搜索阶段的主要目的是得到超参数 α\alpha 的较优值。使用可微架构搜索 (DARTS) 技术。根据 DARTS，可以优化训练集中的主网络参数 WW，并在验证集上优化架构参数 α\alpha。

因此将损失函数定义为两部分：训练集的损失 Ltrain (W,α)\mathcal{L}_{\text {train }}(W, \boldsymbol{\alpha}) 和验证集的损失 Lval(α,W(α))\mathcal{L}_{v a l}(\boldsymbol{\alpha}, W(\boldsymbol{\alpha}))，其中 W(α)W(\boldsymbol{\alpha}) 表示固定 $\alpha $ 后的网络参数 WW。

直接对公式11进行求解计算代价比较高，因此可以采用近似的方法：

其中 β\beta 是学习率，整个过程描述如下：

输入：feature 和 label

输出：学习到的架构参数 α∗\alpha^{*}

  • 若未收敛：
    1. 获取一小批验证数据
    2. 通过下降 ∇αLval(W∗,α)\nabla \alpha \mathcal{L}_{v a l}\left(W^{*}, \alpha\right) 更新 α\alpha
    3. 获取一小批训练数据
    4. 模型输出预测的值 y^\hat{y}
    5. 通过下降 ∇WLtrain (W,α)\nabla W \mathcal{L}_{\text {train }}(W, \alpha) 更新 WW

训练结束后，为每一个特征选择权重最大的池化方法。

2.2 重训练阶段

基于上述训练得到的最优池化算子，重新训练模型参数。

可以发现，两阶段的方法是比较耗时的，在第二阶段只选择一个池化算子。在此基础上提出 AP-Hybrid 方法，

2.3 AP-Hybrid

AP-Hybrid 只执行 AP-2 阶段的第一阶段，仅将 Softmax 函数应用于等式 8。然后，APHybrid 在训练阶段结束时混合由 DARTS 过程（算法 1）优化的架构参数 α\alpha。通过这种方式，AP-Hybrid 可以研究多值特征的分布，并自适应地混合来自不同池化算子的信息。

3 模型结构图

主要的改进是在池化层，因此可以很很方便的应用于不同的模型架构中。

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graph TD
    subgraph 输入层
        A1[单值特征<br>userId/movieId/year]
        A2[多值特征<br>user_genre/urb/movie_genre/movie_tag]
    end

    subgraph Embedding层
        B1[单值Embedding<br>size=16]
        B2[多值Embedding<br>size=16]
        A1 --> B1
        A2 --> B2
    end

    subgraph 池化层
        C1[多种池化方式]
        C2[Sum池化]
        C3[Mean池化]
        C4[Max池化]
        C5[Min池化]
        C6[K阶池化]
        C7[注意力池化]
        B2 --> C1
        C1 --> C2
        C1 --> C3
        C1 --> C4
        C1 --> C5
        C1 --> C6
        C1 --> C7
    end

    subgraph 权重融合
        D1[Softmax权重]
        D2[加权池化结果]
        C2 & C3 & C4 & C5 & C6 & C7 --> D1
        D1 --> D2
    end

    subgraph DNN层
        E1[特征拼接<br>单值+多值]
        E2[FC层 64]
        E3[FC层 32]
        E4[FC层 1]
        B1 --> E1
        D2 --> E1
        E1 --> E2
        E2 --> E3
        E3 --> E4
    end

    subgraph 输出层
        F1[Sigmoid]
        F2[预测概率]
        E4 --> F1
        F1 --> F2
    end