Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Incremental Learning framework for Large-scale CTR Prediction

論文の概要: An Incremental Learning framework for Large-scale CTR Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00458v1
Date: Thu, 1 Sep 2022 16:11:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-09-02 14:20:05.007884
Title: An Incremental Learning framework for Large-scale CTR Prediction
Title（参考訳）: 大規模CTR予測のためのインクリメンタルラーニングフレームワーク
Abstract要約: 我々はClick-Through-Rate(CTR)予測のための漸進的な学習フレームワークを導入する。われわれはTaboolaの大規模レコメンデーションサービスの有効性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In this work we introduce an incremental learning framework for Click-Through-Rate (CTR) prediction and demonstrate its effectiveness for Taboola's massive-scale recommendation service. Our approach enables rapid capture of emerging trends through warm-starting from previously deployed models and fine tuning on "fresh" data only. Past knowledge is maintained via a teacher-student paradigm, where the teacher acts as a distillation technique, mitigating the catastrophic forgetting phenomenon. Our incremental learning framework enables significantly faster training and deployment cycles (x12 speedup). We demonstrate a consistent Revenue Per Mille (RPM) lift over multiple traffic segments and a significant CTR increase on newly introduced items.
Abstract（参考訳）: 本稿では,クリックスルーレート(ctr)予測のためのインクリメンタル学習フレームワークを導入し,taboolaの大規模レコメンデーションサービスの有効性を示す。このアプローチでは,既存のモデルからウォームスタートし,"フレッシュ"データのみを微調整することで,新たなトレンドを迅速に捉えることができる。過去の知識は、教師が蒸留技術として働き、破滅的な忘れ物現象を緩和する教師-学生パラダイムを通じて維持される。インクリメンタルな学習フレームワークは、トレーニングとデプロイメントサイクル(x12スピードアップ)を大幅に高速化します。我々は、複数のトラフィックセグメントをまたいだ一貫した収益パーミル(RPM)リフトと、新しく導入されたアイテムに対するCTRの大幅な増加を示す。

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